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1. 基于一致度、覆盖度和包含度的感兴趣区域不一致性决策算法

周涛, 陆惠玲, 马苗, 杨鹏飞

计算机应用 2015, 35 (10): 2803-2807. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.10.2803

摘要（472）

PDF （886KB）（361）

医学影像感兴趣区域(ROI)的噪声和疾病误判是一个典型的不一致性决策问题,同时也是困扰临床诊断的一个难题。针对这个问题,基于宏观与微观结合、全局与局部相结合的思想,提出了基于一致度、覆盖度和包含度的磁共振成像(MRI)前列腺肿瘤ROI不一致决策算法(ItoC-CIC)。首先提取MRI前列腺肿瘤ROI的高维特征,得到完备不一致决策信息表;然后通过计算不一致度找到不一致样本所在的等价类;再计算不一致等价类的覆盖度和包含度得到Score值,利用Score值筛选不一致样本,实现不一致性决策向一致性决策的转换;最后通过典型算例、UCI数据集和实验提取的前列腺肿瘤ROI特征构成的不一致决策信息表等进行验证。实验结果表明,所提算法能有效地找到并筛选掉不一致性样本。

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2. 粒子群算法优化归一化划分的彩色图像分割

翟艳鹏郭敏马苗贺姣

计算机应用 2010, 30 (12): 3258-3261.

摘要（1484）

PDF （902KB）（1259）

为克服谱聚类算法求解归一化彩色图像划分时计算复杂度高、寻优能力差的不足，先对彩色图像各通道进行模糊C均值聚类，综合各通道聚类结果获得待分割图像，构造无向带权图；再使用二进制离散化粒子群算法替代谱聚类算法求解归一化划分准则的最小值，最后通过最优粒子获得分割结果。实验表明该方法耗时少，能完整准确地提取彩色图像中的目标。