基于医学影像的模式分类与聚类挖掘技术的研究与应用

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基于医学影像的模式分类与聚类挖掘技术的研究与应用

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毕业论文范文题目：基于医学影像的模式分类与聚类挖掘技术的研究与应用，论文范文关键词：基于医学影像的模式分类与聚类挖掘技术的研究与应用
基于医学影像的模式分类与聚类挖掘技术的研究与应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：作为国家自然科学基金资助课题“基于医学图像数据挖掘技术的研究”的一部分,本文对医学影像数据挖掘中的一些关键技术和主要算法做了深入的研究。针对乳腺影像数据库,提出了适合乳腺影像的分类算法和聚类算法,设计并开发了“乳腺癌计算机辅助诊断系统”。本文的主要研究工作有:(1)图像预处理本文使用了简单有效的具有边界保持的中值平滑滤波器算法,对数字化的乳腺（此处忽略..）X照片图像进行去噪处理,清除图像中的大部分噪声。同时,为了改善图像的质量,使用了一种直接同质增强技术对图像进行增强处理。并与传统的直方图均衡化技术进行了对比。实验结果表明,直接同质增强技术可以更有效地在保持图像原有信息的基础上增强图像,从而使得基于此的系统具有更精准的效果。(2)特征提取为实现对乳腺X图片的正常、异常分类,本文使用了灰度共生矩（文章此处忽略..）阵纹理分析方法,生成4个方向的共生矩阵,提取与方向无关的纹理特征,此外又提取了4个灰度统计特征,试验证明,这些特征有助于提高对乳腺X图片的正常、异常区分。为实现对异常乳腺X图片的良性、恶性分类,本文采用了区域增长的图像分割技术实现肿瘤边缘的准确定位,提取了紧凑度、矩、傅立叶描述子和弦长统计量等肿瘤形状特征。实验结果表明,这些特征很好地刻画了（本文此处忽略..）肿瘤的边缘形状,使得区分良性肿瘤和恶性肿瘤具有很高的精确度。(3)NPSVM算法的研究及其应用本文在线性的近似支撑矢量机PSVM分类思想的基础上进一步提出了非线性的近似支撑矢量机NPSVM分类方法。NPSVM算法较标准的SVM算法来说,速度更快,对硬件资源要求很低,更易于实现;同时,比PSVM更适用于现实中的非线性问题。试验证明NPSVM比P（文章此处忽略..）SVM的训练准确率和测试准确率都要高,更适合我们的系统。(4)一种改进的基于密度的聚类算法的研究及应用本文对聚类算法进行了深入地研究,提出了一种改进的基于密度的聚类算法。该算法保持了基于密度的聚类算法的优点——可以发现任意形状的簇,对噪音不敏感。并且不同于传统的密度聚类方法,本算法还可以有效地处理分布不均

以上为本篇毕业论文范文基于医学影像的模式分类与聚类挖掘技术的研究与应用的介绍部分。

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