【摘 要】
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在胃肠道检查过程中,胶囊内窥镜生成的数十万帧中的大量冗余图像对临床医生在找出病灶图像时产生了极大干扰。为提高医生诊疗效率并缩短阅片时间,提出了一种图像块信息相似性的评估算法对冗余图像进行评估并去除。算法将图像分为几个图像块,并对每个区域求出亮度、二维熵值和结构信息;合并所有图像块信息后作为该图像的唯一识别码并存入json文件中;通过调用json文件中两帧的相应识别码计算出相似度度量值,筛除冗余图像
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院 上海200093
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在胃肠道检查过程中,胶囊内窥镜生成的数十万帧中的大量冗余图像对临床医生在找出病灶图像时产生了极大干扰。为提高医生诊疗效率并缩短阅片时间,提出了一种图像块信息相似性的评估算法对冗余图像进行评估并去除。算法将图像分为几个图像块,并对每个区域求出亮度、二维熵值和结构信息;合并所有图像块信息后作为该图像的唯一识别码并存入json文件中;通过调用json文件中两帧的相应识别码计算出相似度度量值,筛除冗余图像。对2018年从长海医院采集的800帧小肠内窥镜图像进行扩增后进行了冗余图像去除实验。实验结果表明,该算
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