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复杂网络应用于新冠病毒肺部感染图像分类
【摘 要】
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感染了新型冠病毒的人的胸部X射线图像呈现几何形变,例如丝状纹理的形成,本文针对此问题,提出应用分形维数来表征COVID-19图像的复杂度。此外,实际数据通常包含物理特征以外的复杂模式。由于复杂网络具有捕获数据之间的空间,拓扑和功能关系的能力,因此是表征数据模式的合适工具。本文还对基于数据的联系结构的分类技术进行了改进,并将其应用于人的胸部X射线图像分类任务中。实验结果表明,该方法可以在X射线图像分
【出 处】
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中原工学院
【发表日期】
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2021年01期
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