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【摘 要】
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随着计算机视觉识别技术的发展,越来越多的研究人员将该技术应用到肿瘤图像的识别上。但由于成本,许多医院仍然采用成本较低的B超等设备,产生了模糊、伪影和多个相似肿瘤噪声区域。目前的方法在清晰图像识别中具有很高的精度,但在超声图像方面却存在低准确度且不稳定的结果,其原因是许多现有算法对模糊、噪声图像误判较高。文中基于R-CNN和PRN的方法快速准确地获取高噪声的超声图像的关键特征,并通过数据增强和形态学
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院,暨南大学经济学院,华南理工大学数学学院
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2020年S1期
【基金项目】
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广东省自然科学基金(2018A030313437),广东省哲学社会科学项目(GD18CXW01),广东省科技计划项目(2018A070712021),教育部人文社科项目(18YJCZH037),全国统计科学研究重点项目(2019LZ37)
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