国家自然科学基金(60472063)
- 作品数：12 被引量：55H指数：3
- 相关作者：马丽红林春漪尹俊勋陈健宇卢汉清更多>>
- 相关机构：华南理工大学中山大学中山大学附属第二医院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广东省博士启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于统计学习的多层医学图像语义建模方法被引量：5
- 2007年
- 提出一种在小样本的情况下,基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法.该方法采用支持向量机实现从低层视觉特征到对象语义的映射,使用贝叶斯网络融合对象语义,提取高级语义,从而建立一个多层医学图像语义模型,可支持多层次的医学图像语义自动标注及其检索.将该方法用于星形细胞瘤恶性程度的语义提取,并建立一个多层语义模型.实验表明,该模型与使用K近邻分类器或高斯混合模型取代SVM的语义模型相比,查全率有明显的提高.
- 林春漪尹俊勋高学陈建宇孙少晖
- 关键词：支持向量机语义建模医学图像
- 一种改进的Curvelet变换算法被引量：1
- 2009年
- 提出一种Curvelet变换的改进方法。该方法对经典算法进行了两方面改进:保持较大尺度下高频子带各子块的投影轴数不变,在较细尺度下减少投影方向数,使计算量下降;为保持原信号分辨率,对图像平滑块和边缘块分别进行插值和边缘主方向投影补偿。子块类别和边缘子块主方向用8区域方向滤波器来确定。实验结果表明,与降采样下的8方向经典算法相比,改进算法的PSNR值提高约0.8 dB;实现变换的平均耗时比16方向非降采样经典算法减少约9%。在主观视觉效果上,改进算法的重建图像和16方向经典算法结果接近,但系数冗余更小。当折衷考虑变换的耗时、重建质量和系数表达的紧凑性时,改进算法占有明显优势。
- 马丽红麦棣科罗骁茜卢汉清
- 关键词：CURVELET变换插值
- 基于模糊贝叶斯网络的星形细胞瘤恶性分级的研究
- 2007年
- 针对医学影像诊断的复杂性和不确定性,首次提出将模糊贝叶斯网络应用于星形细胞瘤恶性程度的诊断,通过采用条件高斯模型对连续输入进行模糊化处理,利用专家知识和数据,并通过机器学习,建立了星形细胞瘤恶性程度分级的概率模型。两个建模实验结果证明了这种方法的有效性,其中融合了低层视觉特征和中层语义的概率模型比仅仅使用低层视觉特征的模型有更高的识别率,使用60个测试样本,可达81.67%的识别率。该模型解决了贝叶斯网络连续输入的问题,为医生尤其是年轻医生提供了一个针对星形细胞瘤分级的较客观的定量诊断参考,为恶性程度预测提供新的辅助手段。
- 林春漪尹俊勋马丽红陈健宇
- 关键词：模糊贝叶斯网络星形细胞瘤
- I^2C总线串行数据接口的Verilog实现被引量：10
- 2007年
- 本文介绍了I2C总线规范,并根据该规范对I2C进行模块化设计,用Verilog HDL语言对每个模块进行具体描述,并通过模块之间的调用,基本实现了I2C的主机从机的发送和接收功能。
- 林健磊殷瑞祥
- 关键词：I2C总线VERILOGHDL模块化设计
- 基于模糊贝叶斯网络的星形细胞瘤分级预测与知识表达被引量：1
- 2007年
- 针对医学影像特征具有模糊性和不确定性的特点,提出一种基于模糊贝叶斯网络的影像诊断预测模型。该模型使用高斯混合模型(GMM)对连续的视觉特征进行模糊量化处理,利用专家知识根据病症与影像特征之间的因果关系建立混合贝叶斯网络结构;由数据通过机器学习确定网络参数;采用概率推理定量估计病症的发生概率,从而建立一个可计算的预测模型。将该方法应用于星形细胞瘤分级预测,实验结果得出83.33%的正确识别率,远远超过使用最小近邻分类器(K-NN)实现连续变量硬(crisp)量化的贝叶斯网络模型,更合理地表达了具有模糊性、不确定性的专业领域的结构性知识,为星形细胞瘤恶性程度预测提供了新的辅助手段。
- 林春漪尹俊勋马丽红陈健宇覃培王奎健
- 关键词：模糊贝叶斯网络知识表达
- 基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模被引量：3
- 2009年
- 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。
- 林春漪马丽红尹俊勋陈建宇
- 关键词：医学图像
- 基于特征融合的指纹质量评估算法被引量：1
- 2007年
- 针对公安刑侦指纹库中指纹质量参差不齐的问题,提出一种基于指纹图的空间和频率特征融合的指纹质量评估算法.首先用中心区域黑像素比例、环形谱结构和Gabor方向特征来单独评估指纹质量,分析各种特征的评估性能.然后,根据各评估特征对不同质量类型指纹的评估特性,给出一种新的非线性指纹评估准则,它通过对3种质量特征的评估结果进行非线性融合加权来计算指纹的质量评估分数.在公安刑侦指纹库上测试了该评估准则,结果表明,文中提出的非线性融合评估方法能够准确地评估指纹质量.
- 马丽红余德聪卢汉清陈志清
- 关键词：指纹GABOR特征
- 基于ARM及GPRS的智能家居系统的实现被引量：28
- 2007年
- 主要介绍了一种基于嵌入式处理器ARM平台以及GPRS网络通信技术的智能家居系统。该系统核心部分主要包括住宅小区的家居安防监控,图像监控以及远程抄表的实现。利用当前较为成熟的GPRS技术实现对住宅小区用户进行集中的安防监控与管理。给出了系统的功能和结构以及硬件原理框图和软件设计思路。
- 余启家殷瑞祥
- 关键词：智能家居ARM集中监控GPRS
- 结合相位变换形状形成特性的多描述编码
- 2008年
- 提出了一种利用相位变换形状保持特性的错误恢复编码新方法.编码结果的2个描述分别由相位图像和像素交织产生.该方法在有较大失真的情况下,可由相位图和失真幅值合成逼真的原图像,若2个描述都被正确接收,从相位图像和失真较少的幅度可重构一幅高质量的图像;若其中一个描述丢失,甚至在图像传输过程遭到严重破坏时,利用相同方法,能重构一幅可接受图像.实验结果显示,新方法的峰值信噪比（PSNR）与像素交织和相扰的多描述方法相比,可以高出1.5-3 dB.
- 马丽红于栋成桂锋卢汉清
- 关键词：多描述编码相位变换
- 基于模糊贝叶斯网络的星形细胞瘤智能分级模型被引量：1
- 2006年
- 本研究提出一种新的融合影像低层视觉特征和语义的模糊贝叶斯网络模型,使用了高斯混合模型(GMM)对连续的视觉特征模糊化处理,解决了传统贝叶斯网络不能操作连续输入的问题,更合理地表达了具有模糊性、不确定性的专业领域的结构性知识。为了验证它的有效性,将它应用于星形细胞瘤恶性程度的分级,建立了一个概率模型,实验结果得出83.33%的正确识别率。该模型为星形细胞瘤恶性程度预测提供了新的定量而客观的辅助手段。
- 林春漪尹俊勋马丽红陈健宇王奎健
- 关键词：模糊贝叶斯网络星形细胞瘤高斯混合模型
