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基于参考模型的视网膜特征量化
文档格式:PDF 文档大小:3.98MB 文档页数:6
提出一种基于参考模型的视网膜特征量化方法,结合医生诊断过程中关注的视网膜形态变化特征,提出一系列适用于计算机判断分析视网膜状态的可量化特征.在完成正常光学相干断层成像(OCT)中视网膜内界膜(ILM)、光感受器内外节交界处(ISOS)、布鲁赫膜(BM)分割提取的基础上,利用统计方法构建正常视网膜参考模型.结合参考模型和医生所关注的视网膜厚度、边界平滑度以及边界连续性,实现视网膜不同区域厚度特征、厚度比值特征、梯度特征、曲率、标准差、相关系数特征的计算.基于正常OCT图像所构建的参考模型,获取了正常视网膜的厚度及形态特征量化数值.通过分析比较异常OCT图像与参考模型特征数值之间的差异,可以对应表征出异常图像中病变导致的异常形态所在位置及严重程度.实验结果表明,通过参考模型获得的正常视网膜特征信息可以为医生提供数值参考,同时对异常OCT图像量化得到的特征数值可以表现出图像中的异常形态,为后续的异常判断提供基础
长沙理工大学:《地理信息系统》空间数据组织、空间数据管理
文档格式:PPT 文档大小:1.35MB 文档页数:38
❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理
楔横轧模具CAD/CAPP集成化信息模型
文档格式:PDF 文档大小:414.46KB 文档页数:4
针对楔横轧模具的特点,提出了基于特征的楔横轧模具CAD/CAPP集成化信息模型的建模方法及其结构.并应用该信息模型对一典型对称楔横轧模具进行实例化分析,结果表明该特征信息模型不仅能清楚地反映了模具的基本组成结构,而且完整地描述了楔横轧模具的加工工艺信息
东北财经大学:《金融时间序列分析》课程教学资源(课件讲义)第二章 平稳时间序列模型及其特征
文档格式:PDF 文档大小:133.41KB 文档页数:12
一、自回归模型(AR) 由于经济系统惯性的作用,经济时间序列往往存在着前后依存关 系。最简单的一种前后依存关系就是变量当前的取值主要与其前一时 期的取值状况有关。用数学模型来描述这种关系就是如下的一阶自回 归模型:
【自然语言处理与理解】基于感受野学习的特征词袋模型简化算法
文档格式:PDF 文档大小:1.26MB 文档页数:7
【自然语言处理与理解】基于感受野学习的特征词袋模型简化算法
人民邮电出版社:《数据库应用与程序设计教程》课程教材电子教案(PPT课件讲稿)第1章 数据库应用基础
文档格式:PPT 文档大小:142KB 文档页数:21
1. 1 数据处理及数据管理 1.1.1、信息与数据 1.1.2、数据处理及数据管理 1. 2 数据库系统组成 1.2.1 组成数据库系统的5个主要部分 1.2.2 数据库系统对软、硬件要求 1.2.3 数据库系统的特点 1.3 数据模型(Data Model) 1.3.1 实体联系模型(ER模型) 1.3.2 数据模型 1.3.3 关系具有的性质 1.3.4 关系运算
人民邮电出版社:《数据库应用与程序设计教程》课程教材电子教案(PPT课件讲稿)第1章 数据库应用基础
文档格式:PPT 文档大小:142KB 文档页数:21
1. 1 数据处理及数据管理 1.1.1、信息与数据 1.1.2、数据处理及数据管理 1. 2 数据库系统组成 1.2.1 组成数据库系统的5个主要部分 1.2.2 数据库系统对软、硬件要求 1.2.3 数据库系统的特点 1.3 数据模型(Data Model) 1.3.1 实体联系模型(ER模型) 1.3.2 数据模型 1.3.3 关系具有的性质 1.3.4 关系运算
非对称渐开线圆柱齿轮建模与扭转振动仿真
文档格式:PDF 文档大小:764.88KB 文档页数:4
为研究非对称渐开线圆柱齿轮的动力学特性,在对传统的非对称齿轮扭转振动模型进行动力学等价变换的基础上,建立了基于虚拟样机技术的非对称齿轮动力学模型.利用该模型,综合考虑齿轮啮合过程中时变啮合刚度和啮合阻尼的影响,进行对称及非对称齿轮振动特性的时域和频域分析,并与数值仿真和实验研究的结果进行比较.结果表明:该模型仿真与数值仿真和实验研究的结果相吻合
上海交通大学:《自动控制原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 频率特性法(7.3)PID调节器
文档格式:PPT 文档大小:561.5KB 文档页数:13
7-3比例,积分、微分(PID)调节器 PID(比例一积分微分)调节器在工业控制中得到广泛地应用。它有如下特点: 1.对系统的模型要求低 实际系统要建立精确的模型往往很困难。而PID调节器对模型要求不高,甚至在模型未知的情况下,也能进行调节
基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法
文档格式:PDF 文档大小:458.02KB 文档页数:4
在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识
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