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本文用小波包分解法 (WPD)对肝脏 B超图像的分类进行了研究,分类对象为正常肝图像和脂肪肝图像二类,这些图像分近程图像和远程图像来分别对待.用隐含马尔可夫模型 (HMM)分类.实验结果显示该法分类正确率要比多分辨分形特征法 (MFF)高,是一种潜在的分析 B超肝脏图像纹理的工具.
基于小波包分解和HMM模型的纹理分析
【摘 要】
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本文用小波包分解法 (WPD)对肝脏 B超图像的分类进行了研究,分类对象为正常肝图像和脂肪肝图像二类,这些图像分近程图像和远程图像来分别对待.用隐含马尔可夫模型 (HMM)分类.
【机 构】
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浙江省医疗器械研究所,浙江大学医学院,浙江大学附属第二医院
【出 处】
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医疗设备信息
【发表日期】
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2003年8期
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