基于機器學習方法的彩色體數(shù)據可視化研究.pdf_第1頁
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1、ADissertationSubmittedtoZhejiangUniversityfortheDegreeofUn1VerS1tV士0rtneUegreeO士MasterofEngineeringAuthor：，、●3UperVlSOr：Subject：College：SubmittedDate：DanLiangHaiLin，、，、‘乙0mpUter3ClenCe魚鼉氈jL■y㈡浙江大導碩士：’：位論文摘要摘要近年來，可視化技術在醫(yī)學

2、領域發(fā)揮越來越重要的作用。連續(xù)掃描的二維醫(yī)學圖像通過可視化技術三維重建，能夠提供更豐富的解剖學和病理學信息。彩色體數(shù)據一般來源于人體的生理切片圖像，由于記錄每一個采樣點的真實顏色，因此較傳統(tǒng)標量體數(shù)據提供了更多的信息量。但是由于彩色體數(shù)據缺乏物質密度、吸收系數(shù)等物理信息，使體素的不透明度設置難度增加，無疑給彩色體數(shù)據分類帶來了挑戰(zhàn)。對體素賦予適當?shù)牟煌该鞫戎?，可以增強感興趣組織和特征結構的顯示，輔助體數(shù)據有效合理的分類。傳統(tǒng)標量體數(shù)據的

3、分類技術己比較成熟，但是彩色體數(shù)據的分類研究則相對較少。針對上述問題，本文分析了彩色體數(shù)據的特征屬性，即顏色及其導出的紋理屬性，提出了基于特征空間聚類的彩色體數(shù)據分類方法。本文首先提出了基于顏色的高斯混合模型(G刪)分類方法，在顏色空間對彩色體數(shù)據進行初步分類，并且用戶可以交互地調整生成的高斯模型，獲得更好的分類結果。對于顏色空間中不易區(qū)分的特征結構，本文又提出了基于高維紋理向量降維聚類的分類方法，把圖像處理領域中的紋理分析方法應用于彩

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