2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、如今,腸胃疾病已經(jīng)成為人類健康的一大威脅。機(jī)械式內(nèi)窺鏡作為傳統(tǒng)腸胃疾病的檢測手段,不僅操作不方便,也給患者帶來身體上的痛苦。隨著半導(dǎo)體技術(shù)、無線通信技術(shù)、集成電路技術(shù)等技術(shù)的發(fā)展,膠囊內(nèi)窺鏡問世了,并很快在腸胃疾病的檢測方面取得得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。然而膠囊內(nèi)窺鏡一次檢測產(chǎn)生的消化道圖像數(shù)量達(dá)幾萬張之巨,由醫(yī)護(hù)人員來逐一查看,給醫(yī)務(wù)人員帶來沉重負(fù)擔(dān)的同時(shí),還會增加誤診率。
  針對這些問題,本文在介紹了膠囊內(nèi)窺鏡和基于膠囊內(nèi)窺鏡圖像的出

2、血病灶檢測技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對基于膠囊內(nèi)窺鏡圖像的出血病灶檢測技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,主要的工作包括:圖像的預(yù)處理、基于顏色特征的感興趣區(qū)域提取、基于顏色相似性和連通域面積的分類識別,實(shí)現(xiàn)了基于膠囊內(nèi)窺鏡圖像的出血病灶檢測算法。
  傳統(tǒng)的基于膠囊內(nèi)窺鏡圖像的出血檢測算法主要有兩種,一種是將圖像分割為固定大小的區(qū)域,這種機(jī)械的劃分會破壞圖像本身含有的邊界信息,導(dǎo)致準(zhǔn)確度不高;另一種是在整幅圖像上進(jìn)行模板運(yùn)算,這種算法可以

3、最大限度反映原始圖像的信息,然而由于數(shù)據(jù)量大,導(dǎo)致檢測算法速度過慢。本文兼顧算法的速度和圖像的原始邊界信息,首先在RGB顏色空間利用顏色邊界盒進(jìn)行感興趣區(qū)域提取,減少圖像的冗余信息,然后利用感興趣區(qū)域的顏色相似性系數(shù)和連通域面積組成的分類器,對感興趣區(qū)域進(jìn)行分類,在保證檢測準(zhǔn)確率的前提下提高了檢測速度。最后,本文通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法,結(jié)果表明:算法的靈敏度達(dá)到了91%,特異性達(dá)到88%,基本實(shí)現(xiàn)了膠囊內(nèi)窺圖像出血病灶的自動檢測,可應(yīng)用于實(shí)踐

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