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公开(公告)号：CN113744285A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111059069.8
申请日：2021-09-10
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于医疗影像处理技术领域，提供了OCT图像的眼底积液分割方法，包括以下步骤：1.使用非局部均值算法对输入的OCT图像进行降噪处理；2.使用算法1对OCT图像灰度进行校正；3.采用Canny边缘提取和二阶多项式拟合的方式确定最上方和最下方边缘作为内界膜和视网膜色素上皮层分界，选取图像在内界膜和视网膜色素上皮层之间的区域为后续处理的兴趣域；4.使用改进的模糊聚类算法进行聚类、分割积液；5.使用水平集算法进行水平集演化，通过迭代实现眼底积液分割。本方法在保证图像质量的情况下降低需要处理的像素数据，以模糊聚类的结果作为水平集方法的动态约束项控制水平集的演化，不受随机设定的初始水平集的影响，有效提升精准度。
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公开(公告)号：CN110349673A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910570304.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯混合分布的群体体质评估方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：将未标记的体育测试数据随机分成若干段作为测试数据与训练数据；步骤2：对步骤1中的各段测试数据与训练数据进行预处理操作；步骤3：使用非监督学习算法提取各组特征数据；步骤4：拟合步骤3得到的各组特征数据，判断混合分布的个数；步骤5：利用EM算法计算各混合分布的权重、均值；步骤6：建立三级评价模型，将步骤4与步骤5的观察和计算结果代入三级评价模型和群体体质评估量化公式中，得出等级和评分结果。本发明完全独立于个体体质评价结果，不需要依靠个体评价的结果，即得出群体体质评估结果。
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公开(公告)号：CN110349673B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201910570304.4
申请日：2019-06-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯混合分布的群体体质评估方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：将未标记的体育测试数据随机分成若干段作为测试数据与训练数据；步骤2：对步骤1中的各段测试数据与训练数据进行预处理操作；步骤3：使用非监督学习算法提取各组特征数据；步骤4：拟合步骤3得到的各组特征数据，判断混合分布的个数；步骤5：利用EM算法计算各混合分布的权重、均值；步骤6：建立三级评价模型，将步骤4与步骤5的观察和计算结果代入三级评价模型和群体体质评估量化公式中，得出等级和评分结果。本发明完全独立于个体体质评价结果，不需要依靠个体评价的结果，即得出群体体质评估结果。
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