13、基于案例推理与图像挖掘的技术应用

基于案例推理与图像挖掘的技术应用

在当今的技术领域，图像相关的处理和分析变得越来越重要。无论是字符识别、医学图像分析还是卫星图像研究，都面临着各种挑战。本文将介绍基于案例推理在控制算法或模型参数方面的应用，以及图像挖掘的相关内容。

基于案例推理控制算法或模型参数

在字符识别等应用中，光学字符识别可能会受到成像缺陷的影响，如打印过深、过浅或有杂痕等，这些都会影响识别结果。而且，由于无法观察到所有现实世界的影响因素，也难以提供足够大的样本集进行系统开发和测试，因此单一模型往往无法适用于所有情况，需要对模型进行细化或智能控制。

基于案例推理单元

图像分割的基于案例推理单元包含一个案例库，用于存储以前处理过的案例。一个案例由图像信息、非图像信息（如图像采集参数、对象特征等）和图像分割参数组成。其任务是通过在案例库中查找相似案例，为当前图像找到最佳分割方案。

以下是基于案例推理进行图像分割的具体步骤：
1. 数据输入 ：将一名患者的 CT 图像序列（最多 30 个切片）以 DICOM 格式输入到 CBR 图像分割单元。每个文件包含一个头信息和图像矩阵，头信息包含患者和图像采集的相关信息。
2. 图像预处理 ：对每个图像进行预处理，消除不感兴趣的图像细节，如头骨和头壳。
3. 信息提取 ：从图像文件头中提取非图像信息，从图像矩阵中处理描述图像特征的统计特征。
4. 相似度计算 ：将这些信息输入到相似度确定单元，计算当前案例与案例库中案例的相似度。
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