基于机器学习的医学图像分割、配准、融合及去噪

机器学习；医学图像处理；分割；配准；

很多机器学习算法已经被应用于医学图像处理。为了进一步处理医学图像，使得医学图像的分割质量好、配准效果好、融合效果佳、含噪量低，本文结合机器学习原理，改进传统医学处理方式，针对常见的四种医学图像，分别从图像分割、融合、配准和去噪等四个方面进行阐述。结果表明机器学习在医学图像中的应用，大幅改进了图像处理的效果、提高了图像的精度，为医生分析病情和手术操作提供更高的可靠性。

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论【只为小站】经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见版权及免责申明

基于机器学习的医学图像分割、配准、融合及去噪

文件下载

评论信息

其他资源

免责申明

个人信息

相关资源标签

热门下载

最新下载