【摘 要】
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特征级融合是图像处理领域的重要内容之一,从特征变换和特征选择两个角度对特征级融合方法及其在医学图像处理中的应用进行较为全面的总结。以医学图像特征级融合为例介绍其
【机 构】
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宁夏医科大学公共卫生与管理学院,宁夏医科大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61561040)
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特征级融合是图像处理领域的重要内容之一,从特征变换和特征选择两个角度对特征级融合方法及其在医学图像处理中的应用进行较为全面的总结。以医学图像特征级融合为例介绍其基本流程,将特征级融合方法分为特征变换和特征选择。在特征变换方面,按照方法是否线性可分和是否监督学习两个维度进行划分总结,详细介绍线性变换方法中奇异值分解法和非负矩阵分解法,非线性变换中的人工神经网、支持向量机和模糊集五种方法及其在医学图像方面的应用。总结特征选择方法的整体流程,分别从搜索策略和评价准则的角度对方法进行分类总结,详细介绍粗糙集和遗传
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