【摘 要】
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由于神经疾病的诊断需要内容庞大的分析数据以及脑电波自身内涵的复杂性,使得脑电数据信号的压缩对脑电数据的处理而言异常重要.现存的医学图像压缩方法中,依靠无损医学影像
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由于神经疾病的诊断需要内容庞大的分析数据以及脑电波自身内涵的复杂性,使得脑电数据信号的压缩对脑电数据的处理而言异常重要.现存的医学图像压缩方法中,依靠无损医学影像压缩技术目前可以达到的压缩比十分有限.在绝大部分情况下,针对一般静止图像压缩目的而发展的现存有损图像压缩方法,一个基本的出发点是产主"无视觉损失"或"视觉可以接受"的效果.因此,一般的有损图像压缩对医学图像压缩的适用性应认真考虑.而针对医学图像特征发展相应的压缩方法更具意义.该文和小波变换通过尺度伸缩和平移对信号进行多尺度分析,能有效提取信号的局部信息;在处理信号时具有较好的高频域时间精度和低频域频率精度的优点,故在数据压缩方面有着广泛的应用.神经网络具有自学习、自适应和容错性等特点,并是一类通用函数逼近器.小波神经网络继承了两者的优点,通过改进的自适应方法调整小波基的形状实现小波变换.
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