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基于贝叶斯网络高斯混合模型医学图像检索的研究
1
作者
周显国
《中国数字医学》
2014年第11期60-61,64,共3页
结合医学影像诊断的实际情况,提出一种基于贝叶斯网络高斯混合模型的医学图像检索方法。算法首先引入条件高斯模型,将连续变量模糊离散化,再利用贝叶斯网络对医学图像进行语义建模,并最终完成基于内容的图像检索。实验采用医学图像库中...
结合医学影像诊断的实际情况,提出一种基于贝叶斯网络高斯混合模型的医学图像检索方法。算法首先引入条件高斯模型,将连续变量模糊离散化,再利用贝叶斯网络对医学图像进行语义建模,并最终完成基于内容的图像检索。实验采用医学图像库中的CT和MRI影像样本进行仿真,仿真结果显示,这种方法是有效的,可以满足医生的一般需要。
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关键词
医学图像
贝叶斯
网络
高斯
混合
模型
连续变量
模
糊离散化
语义
建
模
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职称材料
基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模
被引量：
3
2
作者
林春漪
马丽红
+1 位作者
尹俊勋
陈建宇
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期400-404,共5页
针对医学图像的特点,提出一种基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法。该方法的特点是采用了混合高斯模型(Gaussian mixture models,GMM)实现从低层视觉特征到对象语义的映射,并用概率表达语义的置信度,然后使用贝叶斯网络(Bayesian...
针对医学图像的特点,提出一种基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法。该方法的特点是采用了混合高斯模型(Gaussian mixture models,GMM)实现从低层视觉特征到对象语义的映射,并用概率表达语义的置信度,然后使用贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)融合对象语义,从而建立一个多层的医学图像语义模型,目的在于支持多层次的医学图像语义自动标注及其检索。为了验证此方法的有效性,将其用于星形细胞瘤恶性程度的语义提取,实验表明了该方法用于医学图像语义建模是有效的,并且具有直观的结构性知识表达。
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关键词
多层贝叶斯网络混合高斯模型语义建模
医学图像
原文传递
基于贝叶斯网络的软测量建模方法
被引量：
3
3
作者
李雅芹
周开武
杨慧中
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期1391-1394,共4页
软测量技术对化工生产过程中提高产品质量和保证安全生产具有重要的作用,因此对化工软测量建模方法的研究具有重要意义。本文将贝叶斯网络应用于化工软测量建模,采用高斯混合模型来近似表达贝叶斯网络模型中的联合概率分布,通过Expectat...
软测量技术对化工生产过程中提高产品质量和保证安全生产具有重要的作用,因此对化工软测量建模方法的研究具有重要意义。本文将贝叶斯网络应用于化工软测量建模,采用高斯混合模型来近似表达贝叶斯网络模型中的联合概率分布,通过Expectation Maximization算法求解出高斯混合模型参数并给出了贝叶斯网络估计公式。应用此法分别对某炼油厂脱丁烷塔塔底丁烷含量和某双酚A生产过程中脱水塔出口组分苯酚含量建立了软测量模型,取得了良好的离线估计结果。仿真结果表明,与支持向量机相比,在估计精度相当的情况下,省去了许多过程参数的估计,是1种有效的软测量建模方法。
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关键词
贝叶斯
网络
模型
软测量技术
建
模
方法
化工生产过程
高斯
混合
模型
联合概率分布
估计公式
脱丁烷塔
原文传递
机器学习局部与全局数据建模
4
作者
K．Z．黄
胡光华
《国外科技新书评介》
2008年第10期22-23,共2页
本书的目标是建立一个框架，该“框架”能结合机器学习中两种不同范型，即全局学习和局部学习。全局学习把注意力放在以全局的方式描述现象或建模数据上，例如变量的分布通常用于合计数据的估计，它的输出通常可能是重新构建数据，这种...
本书的目标是建立一个框架，该“框架”能结合机器学习中两种不同范型，即全局学习和局部学习。全局学习把注意力放在以全局的方式描述现象或建模数据上，例如变量的分布通常用于合计数据的估计，它的输出通常可能是重新构建数据，这种方法学派包括了贝叶斯网络、高斯混合模型和隐马尔科夫模型，
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关键词
机器学习
数据
建
模
隐马尔科夫
模型
高斯
混合
模型
贝叶斯
网络
注意力
框架
原文传递
题名
基于贝叶斯网络高斯混合模型医学图像检索的研究
1
作者
周显国
机构
吉林省人民医院
出处
《中国数字医学》
2014年第11期60-61,64,共3页
基金
吉林省科委资助项目(编号:20070323)~~
文摘
结合医学影像诊断的实际情况,提出一种基于贝叶斯网络高斯混合模型的医学图像检索方法。算法首先引入条件高斯模型,将连续变量模糊离散化,再利用贝叶斯网络对医学图像进行语义建模,并最终完成基于内容的图像检索。实验采用医学图像库中的CT和MRI影像样本进行仿真,仿真结果显示,这种方法是有效的,可以满足医生的一般需要。
关键词
医学图像
贝叶斯
网络
高斯
混合
模型
连续变量
模
糊离散化
语义
建
模
Keywords
medical image
bayesian network
Gauss mixture model
continuous variable fuzzy discretization
semantic modeling
分类号
R318.01 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模
被引量：
3
2
作者
林春漪
马丽红
尹俊勋
陈建宇
机构
中山大学生物医学工程系
华南理工大学电子与信息学院
中山大学第二附属医院
出处
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第2期400-404,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60472063)
广东省博士启动基金资助项目(8451008901000615)
文摘
针对医学图像的特点,提出一种基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法。该方法的特点是采用了混合高斯模型(Gaussian mixture models,GMM)实现从低层视觉特征到对象语义的映射,并用概率表达语义的置信度,然后使用贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)融合对象语义,从而建立一个多层的医学图像语义模型,目的在于支持多层次的医学图像语义自动标注及其检索。为了验证此方法的有效性,将其用于星形细胞瘤恶性程度的语义提取,实验表明了该方法用于医学图像语义建模是有效的,并且具有直观的结构性知识表达。
关键词
多层贝叶斯网络混合高斯模型语义建模
医学图像
Keywords
Hierarchical Bayesian networks Gaussian mixture models （GMM） Semantic modelingMedical images
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于贝叶斯网络的软测量建模方法
被引量：
3
3
作者
李雅芹
周开武
杨慧中
机构
江南大学通信与控制工程学院
出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第10期1391-1394,共4页
基金
国家自然科学基金(No.60674092)
江苏省高技术研究项目(工业部分)(No.BG2006010)
江南大学创新团队发展计划资助项目.
文摘
软测量技术对化工生产过程中提高产品质量和保证安全生产具有重要的作用,因此对化工软测量建模方法的研究具有重要意义。本文将贝叶斯网络应用于化工软测量建模,采用高斯混合模型来近似表达贝叶斯网络模型中的联合概率分布,通过Expectation Maximization算法求解出高斯混合模型参数并给出了贝叶斯网络估计公式。应用此法分别对某炼油厂脱丁烷塔塔底丁烷含量和某双酚A生产过程中脱水塔出口组分苯酚含量建立了软测量模型,取得了良好的离线估计结果。仿真结果表明,与支持向量机相比,在估计精度相当的情况下,省去了许多过程参数的估计,是1种有效的软测量建模方法。
关键词
贝叶斯
网络
模型
软测量技术
建
模
方法
化工生产过程
高斯
混合
模型
联合概率分布
估计公式
脱丁烷塔
Keywords
Bayesian network
gaussian mixture model
EM algorithm
support vector machine
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TQ015.9 [化学工程]
原文传递
题名
机器学习局部与全局数据建模
4
作者
K．Z．黄
胡光华
机构
Chinese Univ. of Hong Kong
原中国科学院物理学研究所
出处
《国外科技新书评介》
2008年第10期22-23,共2页
文摘
本书的目标是建立一个框架，该“框架”能结合机器学习中两种不同范型，即全局学习和局部学习。全局学习把注意力放在以全局的方式描述现象或建模数据上，例如变量的分布通常用于合计数据的估计，它的输出通常可能是重新构建数据，这种方法学派包括了贝叶斯网络、高斯混合模型和隐马尔科夫模型，
关键词
机器学习
数据
建
模
隐马尔科夫
模型
高斯
混合
模型
贝叶斯
网络
注意力
框架
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯网络高斯混合模型医学图像检索的研究
周显国
《中国数字医学》
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模
林春漪
马丽红
尹俊勋
陈建宇
《生物医学工程学杂志》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
原文传递
3
基于贝叶斯网络的软测量建模方法
李雅芹
周开武
杨慧中
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
原文传递
4
机器学习局部与全局数据建模
K．Z．黄
胡光华
《国外科技新书评介》
2008
0
原文传递
已选择
0
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参考文献
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统计分析
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