查询结果:   张飞飞,周涛,陆惠玲,梁蒙蒙,杨健.特征级融合方法及其在医学图像方面的应用[J].计算机应用与软件,2019,36(4):1 - 9,45.
中文标题
特征级融合方法及其在医学图像方面的应用
发表栏目
综合评述
摘要点击数
699
英文标题
FEATURE-LEVEL FUSION AND ITS APPLICATION IN MEDICAL IMAGE
作 者
张飞飞 周涛 陆惠玲 梁蒙蒙 杨健 Zhang Feifei Zhou Tao Lu Huiling Liang Mengmeng Yang Jian
作者单位
宁夏医科大学公共卫生与管理学院 宁夏 银川 750000 宁夏医科大学理学院 宁夏 银川 750000    
英文单位
School of Public Health and Management, Ningxia Medical University, Yinchuan 750000, Ningxia, China School of Science, Ningxia Medical University, Yinchuan 750000, Ningxia, China    
关键词
特征级融合 特征变换 特征选择 特征降维 医学图像
Keywords
Feature-level fusion Feature transformation Feature selection Feature reduction Medical image
基金项目
国家自然科学基金项目(61561040)
作者资料
张飞飞,硕士生,主研领域:医学图像特征级融合,粗糙集。周涛,教授。陆惠玲,副教授。梁蒙蒙,硕士生。杨健,硕士生。 。
文章摘要
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算法两种随机搜索算法的改进及其在医学图像方面的应用,并阐述停止条件和结果验证过程。对特征级融合方法的发展方向进行总结和展望。特征级融合算法的总结对其进一步发展具有积极意义。
Abstract
Feature-level fusion is one of the most important parts in the field of image processing. From the two perspectives of feature transformation and feature selection, this paper summarized the feature-level fusion and its application in medical image processing comprehensively. We introduced the basic process of medical image feature-level fusion, and it was divided into feature transformation and feature selection. In the aspect of feature transformation, it was divided into two dimensions: whether the method was linear separable and whether supervised learning or not. We introduced in detail the singular value decomposition and non-negative matrix decomposition in linear transformation, artificial neural network, support vector machine and fuzzy set methods in non-linear transformation and their applications in medical images. The overall process of feature selection method was summarized. The methods were classified and summarized from the perspective of search strategy and evaluation criteria. We introduced in detail the improvement of two random search algorithms, rough set and genetic algorithm, and their applications in medical images. The stopping conditions and the verification process of the results were also described. We summarized and prospected the development trend of feature-level fusion. The summary of feature-level fusion has positive significance for its further development.
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