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基于数据挖掘和综合模型的脑磁共振图像分析和诊断
  • 项目名称：基于数据挖掘和综合模型的脑磁共振图像分析和诊断
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：30170274
  • 申请代码：H1809
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2002-01-01-2003-12-01
  • 项目负责人：杨杰
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：上海交通大学
  • 批准年度：2001
中文摘要：

脑磁共振图像分析是脑肿瘤诊断的重要手段，是放射医学与图像处理、模式识别、人工智能领域跨学科的新兴研究内容。本项目研究基于综合策略的图像分割和特征提取；基于数据挖掘和数据融合的特征筛选和自学习建模；基于多层混合知识模型的诊断推理，以提高诊断正确率和效率。研究成果对于提高我国医学影像诊断的基础研究和临床应用水平做出贡献。

中文主题词： 脑核磁共振图像分析;数据挖掘;专家系统;信息融合
结论摘要：

英文主题词RI analysis;data mining;expert system;information fusion

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 39
  • 2
  • 0
  • 2
  • 0
期刊论文
Dminer-I: A Software Tool of Data Mining and its Applications
基于图象处理的中医舌像特征分析方法
统计学习理论的原理与应用
基于SVM的特征筛选方法及其若干应用
A PC-Based Real-Time Computation of Moment Invariants
Fuzzy Rules to Predict Malignant Degree of Brain Glioma
Practical fast computation of zernike moments
应用数据挖掘从脑部胶质瘤病例中获取诊断知识
求解关联维数的快速算法
家庭远程医疗监护报警和咨询智能系统
改进的PPM数据压缩算法及性能分析和比较
基于多重分形模型的非高斯信号建模
儿童期小脑星形胶质细胞瘤的MRI特征
颅内动脉瘤电解可脱性弹簧圈栓塞治疗的智能化方案设计
颅咽管瘤的病理分型及MRI特征对比分析
脑磁共振静脉成像
Multi-Band Correlation Functions for Illumination Invariant Recognition of Color Texture
基于径向基神经网络的非线性PCA方法
特征选择中B&B算法的改进及比较研究
基于隐马尔可夫树的非高斯信号分析
基于多尺度Wiener滤波器的信号滤波
Successive Overrelaxation for Support Vector Regression
An Improved Parameter Tuning Method for Support Vector Machines
An Improved Branch & Bound Algorithm in Feature Selection
Improving Performance of Decision Tree Algorithms with Multi-Edited Nearest Neighbor Rule
结合数据融合和数据挖掘技术的信息智能处理平台
一种彩色图象的二维纹理识别方法
支持向量机规则提取在大脑胶质瘤诊断中的应用
Blind Separation of Sources in Nonlinear Convolved Mixture Based on Novel Network
图像分割技术在中医舌诊客观化中的应用
基于混和水平集模型的CT颅面眼眶分割
基于贝叶斯网络的脑肿瘤自动诊断
Microscopic Halftone Image Segmentation
隐马尔可夫树模型在纹理分析中的应用
累及颅骨病变的CT诊断与鉴别诊断
脑致痫病变的CT和MRI征象分析
窦汇区解剖形态的MR血管成像表现
CT和MRI对结节性硬化的诊断价值(附32例报告)
重复剪辑的KNN方法用于样本筛选
会议论文
A software tool for data mining and its applications
Cystic Meningioma: imaging Diagnosis
获奖
分层截骨和影象叠加技术在复杂颅面畸形整复中的应用
用于建模、优化和故障诊断的数据挖掘技术
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