【摘 要】
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现有的图像特征表达大多使用低层语义特征(如颜色、纹理等)细粒度地比较图像的相似度,然而医生就诊更多依据图像在局部区域高层语义特征(如是否病变、病变类型等)的差异粗粒
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金,Nos.61672181,51679058;黑龙江省自然科学基金,Grant No.F2016005~~
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现有的图像特征表达大多使用低层语义特征(如颜色、纹理等)细粒度地比较图像的相似度,然而医生就诊更多依据图像在局部区域高层语义特征(如是否病变、病变类型等)的差异粗粒度地判断图像的相似程度。针对现有的医学图像特征表达忽略了医学图像特有的高层语义特征,致使医学图像聚类效果不佳的问题,提出了一种融合医学图像纹理特征和特有形态学特征的多模态特征医学图像聚类方法。首先一方面提出使用纹理特征融合方法表示医学图像全局底层语义特征;另一方面提出使用图像分割的感兴趣区域(region of interest,ROI)的形态
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