胶囊内窥图像识别系统算法设计及实现
李凯旋1
刘哲星1
刘思德2
何丽君3
罗志冲3
王华峰4
1.南方医科大学 生物医学工程学院,广东广州,5105152.南方医科大学 南方医院,广东广州,5105153.南方医科大学 佛山市第一人民医院设备科,广东佛山,5280004.南方医科大学 基础医学院,广东广州,510515
摘要：从大量的胶囊内窥图像中人工寻找出病变图片是一件非常费时费力的事情,因此利用计算机进行胶囊内窥病变图像智能识别研究具有重要意义.在对大量胶囊内窥正常图像和肿物图像的分析基础上,本文提出在图像的各个分量上将纹理和颜色相结合提取图像特征向量,分别输入BP(back propagation,后向传播)神经网络进行训练和识别,对不同分量图像的识别结果采用投票原则确定最终识别结果.实验表明该方法可以有效地区分内窥图片中的正常图片和肿物图片,有效减少了医生的判读时间,辅助临床医生快速筛查出病变图片.
关键词：胶囊内窥图像图像特征多BP神经网络智能识别
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：科技部科技人员服务企业行动项目(2009GJE00047)广东省教育部产学研结合项目(2008B090500200,2010B090400543)广东省科技计划(2007B031302008,2009B010800019)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 948-951 )
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