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肺断层CT序列构成一个三维张量,为了更符合三维CT序列的内部结构以改善检测效果,本书不局限于二维矩阵理论,而从高维(大于等于三维)张量理论着手,研究一种适合的处理方案。在目标分割方面,拟在高维张量处理规则下建立三维动态轮廓跟踪方法,并通过寻找目标体纹理特征三维矩阵降秩效果之间的关系来进行优化:在识别方面,针对判断肺部病灶的准确性受制于传统特征所包含的信息有限这一问题,考虑到病灶与肺内其他组织之间的关系对识别及分类的重要辅助作用,拟构建一种训练模式,可以在体现病灶自身三维特征的基础上,隐含其与肺区整体之间的关系。本书构建直接处理三维对象的分割与识别方案,并应用在肺部CT的病灶检测中,为三维医学图像处理领域开拓一种新的途径。
[来源:书号查询官网]
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