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基于近似密度函数的医学图像聚类分析研究
  • 期刊名称:计算机研究与发展, 2006, 43(11):1974-1952
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院,镇江212013, [2]常熟理工学院计算机系,常熟215500, [3]淮海工学院计算机科学系,连云港222005
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60572112);江苏省软件与集成电路专项基金项目(苏信软[2005]196)
  • 相关项目:基于数据挖掘的医学图像分类研究
中文摘要:

针对医学图像数据难以用数学模型来表述和聚类的问题,提出一种基于近似密度函数的医学图像聚类分析方法.该方法采用核密度估计模型来构造近似密度函数,利用爬山策略来提取聚类模式.基于真实的人体腹部医学图像数据集的实验结果表明,该方法可以取得较好的聚类效果.

英文摘要:

It is difficult to represent and cluster medical image data by mathematic model. In order to address this problem, an medical image clustering analysis method based on approximate density function is designed. This method uses kernel density estimation model to construct the approximate density function, and takes hill climbing strategy to extract clustering patterns. Results of experiments show that it can achieve good effect on real human abdomen medical images.

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