肠癌内镜图像中病变的细微特征捕获模型仿真

计算机仿真(2015)

引用 0|浏览9
暂无评分
摘要
肠癌内镜图像中病变区域的细微特征的捕获,对于肠癌早期的发现和诊断具有重要的意义。肠癌内镜图像中病变区域的细微特征对光感图像回应的特征较弱,无法在CT图像中形成较为明显的回波特征。传统的捕获模型捕获方法在对弱特征捕获时,很容易当成噪声特征过滤,造成捕获准确性降低,提出一种采用局部多尺度梯度变换算法的肠癌内镜图像中病变区域的细微特征捕获方法。计算肠癌内镜图像中病变区域的细微特征不同尺度,利用非最大抑制法提取细微病变特征点。将内镜图像转换为只有病变区域的细微特征与背景的二极值图,利用质心亚像素法对病变区域的细微特征点的坐标进行重新定位,消除回波特征较弱的干扰,提高了识别的精确度。实验结果表明,改进算法能够有效提高肠癌内镜图像中病变区域的细微特征捕获的准确性。
更多
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要