期刊专题

10.3760/cma.j.issn.1673-4181.2006.03.007

医学图像识别中多分类器融合方法的研究进展

引用
计算机辅助医学图像分析识别对多种疾病的临床诊断有着重要的意义.由于医学图像自身的复杂性,单一分类器的识别性能常常难以满足临床上的要求,因此近年来,作为一种能有效改进单一分类器识别性能的方法,多分类器融合技术被逐步应用到包括乳腺X光片识别、肿瘤细胞识别以及内窥镜图像分析等领域,并取得了更为满意的识别结果.在参阅大量文献的基础上,对多分类器融合识别技术的理论分析及其在医学领域的研究及应用现状进行了综述,进而对其存在的问题进行了分析以及前景展望.

医学图像、多分类器、集成学习、模式识别、计算机辅助诊断

29

TN911.73;TP391.4

国家自然科学基金60272029;国家自然科学基金M603227

2006-08-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

152-157

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国际生物医学工程杂志

1673-4181

12-1382/R

29

2006,29(3)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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