吴翠颖,周涛,陆惠玲,王媛媛,等.特征级图像融合方法及在医学图像应用中的研究进展[J].电视技术,2016,40(12):130-142
特征级图像融合方法及在医学图像应用中的研究进展
Research Progress of Image Fusion method at Feature Leveland In Medical Images
投稿时间:2016-03-16  最后修改时间:2016-04-22
DOI:10.16280/j.videoe.2016.12.025
中文关键词:  特征选择  特征提取  特征降维  医学图像  图像融合  
英文关键词:feature selection  feature extraction  feature reduction  medical image  image fusion  
基金项目:国家自然科学基金(No:81160183,61561040);宁夏自然科学基金(No.SNZ12179,SNZ14085);宁夏高等学校科研项目(No.SNGY2013062) 周涛2 王媛媛1
           
作者单位
吴翠颖 宁夏医科大学
周涛 宁夏医科大学
陆惠玲
王媛媛 宁夏医科大学
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中文摘要:
      医学图像特征级融合在医学领域中有重要的地位,本文首先给出了医学图像特征级融合流程图;然后对医学图像特征级融合技术进行探讨;其次,将特征变换方法归纳为基于核函数、非线性流行学习、不确定性和仿生学等四类,并分别进行了总结;再次,将特征选择方法归纳为基于启发式搜索、完全式搜索和随机搜索等三类,并对其中典型的粗糙集、遗传算法进行了讨论;最后对医学图像特征级融合技术进行总结和展望。
英文摘要:
      Medical image fusion at feature level has an important role in the field of medicine.Firstly, a framework of medical image fusion at feature level is provided by this paper,then,the technology of medical image fusion at feature level is discussed.Secondly, The feature transform method summarized as based on kernel function, nonlinear manifold learning, uncertainty and bionics four categories.Thirdly, The feature selection method is divided into three categories, which are based on heuristic search, complete search and random search, and analyses the rough sets, genetic algorithm.Finally, the technology of medical image fusion at feature level is summarized and prospected.
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