简介:尤其是能够以ROI压缩方式实现对图像中感兴趣区域的压缩,图6是ROI区域在原图像中的位置和大小,本文使用JPEG2000标准的Maxshift法对单幅数字医学图像的感兴趣区域做ROI压缩
简介:数字图像处理技术的应用范围越来越广泛,医学超声图像处理正是其中的一项重要应用。本文针对医学超声图像的滤波问题,结合量子力学与量子信号处理的理论,简单论述了基于PDE量子衍生框架和基于DT-CWT原理的医学超声图像滤波方法。
简介:传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。