基于图像去噪的胃部病灶检测及分类算法研究
Gastric Lesion Detection Based on Image Denoising and Classification Algorithms作者机构：西安思源学院陕西西安710038
出 版 物：《数字技术与应用》 (Digital Technology & Application)
年 卷 期：2016年第34卷第10期
页 面：132-133页
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：陕西省教育厅自然科学资助项目(16JK2147) 西安思源学院重大科研项目(XASY-B1601)
摘 要：由于胃部病灶种类较多,利用计算机辅助诊断提取特征的方法,大多针对正常与否分类,而对于多种胃部疾病分类问题的精确度较低。文中采用先分割病灶区域再分类的方法,首先对图像进行预处理,再对内窥镜图像分割出病灶区域,通过基于提取纹理与颜色特征相结合的方法进行特征优化,选取神经网络对图像进行分类,提高分类准确度。
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