摘自本人畢業論文《肺結節CT影像特征提取算法研究》 　　醫學圖像特征提取可以認為是基於圖像內容提取必要特征，醫學圖像中需要什么特征基於研究需要，提取合適的特征。相對來說，醫學圖像特征提取要求更加高，因為對醫生的輔助診斷起着至關重要的作用，所以需要嚴謹可靠的特征。肺結節CT影像特征提取也是屬於 ...

本科畢設做的是醫學CT圖像特征提取方法研究，主要是肺部CT圖像的特征提取。由於醫學圖像基本為灰度圖像，因此我將特征主要分為三類：紋理特征，形態特征以及代數特征，每種特征都有對應的算法進行特征提取。 如上圖所示，三類特征都有對應方法進行特征提取，在畢 ...

之前的文章講述了肺結節CT影像數據特征提取算法及基於MATLAB GUI設計的肺結節CT影像特征提取系統。本文將講述幾個主要部分的代碼實現，分別是預處理、灰度特征提取、紋理特征提取、形態特征提取數據。 一.預處理部分代碼 1、讀取肺結節CT數據和專家標記的mask數據 function ...

在博客肺結節CT影像特征提取中，已經實現了肺結節的灰度、紋理和形態特征的提取。但是，對於進一步了解ROI區域像素值或者說CT值的分布來說，還存在一定的不足，不能夠很好的顯示ROI區域。 因此，本文將進一步對ROI區域進行處理，實現ROI區域的圖形化顯示。主要包含灰度直方圖和ROI區域 ...

數據表達 : 有時,我們通過對數據集原來的特征進行轉換,生成新的"特征"或者說成分,會比直接使用原始的特征效果要好,即數據表達(data representation) 特征提取 : 如圖像識別,數據表達顯得十分重要,因為圖像是有成千上萬個像素組成的,每個像素又有不同的的RGB色彩值,所以我 ...

法一：Bag-of-words 詞袋模型 文本特征提取有兩個非常重要的模型： 詞集模型：單詞構成的集合，集合中每個元素都只有一個，也即詞集中的每個單詞都只有一個 詞袋模型：如果一個單詞在文檔中出現不止一次，並統計其出現的次數（頻數） 兩者本質上的區別，詞袋是在詞集的基礎上 ...

TF-IDF TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency ) 是文本挖掘中一種廣泛使用的特征向量化方法。TF-IDF反映了語料中單詞對文檔的重要程度。假設單詞用t表示，文檔用d表示，語料用D表示，那么文檔頻度DF(t, D)是包含 ...

5.特征提取 有很多特征提取技術可以應用到文本數據上，但在深入學習之前，先思考特征的意義。為什么需要這些特征？它們又如何發揮作用？數據集中通常包含很多數據。一般情況下，數據集的行和列是數據集的不同特征或屬性，每行或者每個觀測值都是特殊的值。在機器學習術語中，特征是獨一無二的，是數據集中每個觀測值 ...