15、图像特征与医疗诊断技术研究

图像特征与医疗诊断技术研究

图像特征分析

在图像分析领域，平均计算单应性的总时间与平均网格得分之间存在着关联。通过散点图可以直观地看到这种关系，但图中并未显示 ORB 与 FREAK 对应的点，因为这一组的结果较差。

从使用谷歌卫星地图和 Yandex 卫星地图的实验中可以得出一些结论。对于飞行时间约为几小时的无人机，现有的惯性导航系统（INS）精度改进方法是适用的。不过，该实验中出现不良结果的原因在于，谷歌和 Yandex 卫星拍摄的照片处于不同季节，特征检测器在相同区域选择了不同的关键点，这可能是基于特征的方法的一个根本问题。

此外，依赖 BRISK 检测器和描述符的算法在单应性矩阵的恢复性能方面表现出色，无论是在得分还是计算时间上。同时，SURF 与 FREAK 的组合在得分和时间方面也有良好表现，可与 ORB 竞争。

医疗诊断中的模式识别问题

在现代医疗诊断中，决策支持计算机系统得到了广泛应用。其具体实现取决于所解决的医疗问题、核心数学模型和计算机技术。通常，解决医疗诊断问题的数学工具与标准的确定性和统计模式识别问题相关。计算机辅助设计技术的快速发展为该领域带来了新的可能性，如扩展模型集成、复杂不确定信息处理和结构化。

在医疗诊断中，一个重要的研究领域是逻辑和先例相关模型的集成。这使得计算机诊断系统能够实现结果验证和解释等扩展功能。在许多决策场景中，提供不同模型框架内的对象比较机制很重要，这可以通过消除某些类型的不确定性来实现。从逻辑表示过渡到先例相关表示需要构建一个大型的多维二进制对象集合，因此信息结构化是此类系统的重要组成部分，对所应用的计算机技术有特定要求。

下面我们来具体看一下如何