基于图像去噪的胃部病灶检测及分类算法研究

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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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