《心血管彩色B超圖象模式識別與分割》ppt.ppt
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心血管彩色B超圖象模式識別與分割,主要內容：,問題的提出設計思想幾個基本概念算法的實現(xiàn)圖象的處理和計算結果討論,1問題的提出,B超心血管圖象的分析是診斷心血管疚病的基本方法之一，傳統(tǒng)的方法是醫(yī)生憑肉眼手工測量病變的面積和病變程度，不規(guī)則面積的測量極不準確，使用計算機的模式識別技術能將醫(yī)生所感興趣的部位提取出來，分析和測量其面積、周長、亮度等參數(shù)，為心血管疾病的梢助診斷提供依據(jù)。,2設計思想,將病變的區(qū)域和其他背景分離，計算各自所占面積然后逐點分析該圖象的點，決定其歸屬出于人為的設計了類別和聚類中心。再進一步的分析計算。,3幾個基本概念,聚類（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）組成的，通常，模式是一個度量（Measurement）的向量，或者是多維空間中的一個點。聚類分析以相似性為基礎，在一個聚類中的模式之間比不在同一聚類中的模式之間具有更多的相似性。,聚類分析的算法分類分裂法（PartitioningMethods）層次法（HierarchicalMethods）基于密度的方法（density-basedmethods）基于網(wǎng)格的方法（grid-basedmethods）基于模型的方法（Model-BasedMethods）。,分裂法(partitioningmethods)：,給定一個有N個元組或者紀錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K
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