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一种基于上下文信息的乳腺肿块ROI检测方法
  • 期刊名称:山东大学学报(理学版),
  • 时间:0
  • 页码:70-75
  • 语言:中文
  • 分类:TP391.4[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]南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60875011)
  • 相关项目:面向语义概念和上下文关系的图像检索关键技术研究
中文摘要:

传统的ROI(region of interest)检测方法忽略了图像中的上下文信息,为了解决这个问题,本文利用概率潜在语义分析(probability latent semantic analysis,PLSA)来对图像中的每块区域周围的图像特征进行分析,并利用其作为上下文特征来辅助ROI的检测。实验表明,该方法与直接进行分类相比,能够取得更好的分类效果。

英文摘要:

In order to solve the problem that context information was often missed in region of interest(ROI) detection,probability latent semantic analysis(PLSA) was employed to extract the context information from surrounding regions,and the context information was used as context features to aid ROI detection.Experimental results showed that the context information can effectively improve the accuracy of ROI detection.

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