医学人体病理图像提取优化识别仿真

摘要：

为了得到医学人体病理图像以及发现图像中隐藏的重要信息,需要进行医学人体病理图像识别,但是采用当前的图像识别方法对医学人体病理图像识别时,对所提取的图像特征具有很强烈的依赖性,存在医学人体病理图像识别误差大的问题.提出基于模糊概率的医学人体病理图像识别方法.上述方法先用统计量来反映医学人体病理图像的直方图特征,融合于判别式受限玻尔兹曼机理论对需要分类的图像特征样本进行训练,组建判别式受限玻尔兹曼机,对全部的图像特征进行分类并进行标注,利用模糊概率确定在医学人体病理图像中各类图像特征的概率密度函数和隶属函数,以此为依据,引入模糊概率法,实现对医学人体病理图像提取识别方法的优化.仿真结果表明,所提方法显示出良好的识别效果,为辅助医生诊断提供了有力的依据.

关键词：医学、人体病理图像、识别、模糊概率

所属期刊栏目：34

分类号：TN92

在线出版日期：2017-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：331-334