【摘 要】
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目的引入并改进Retinex算法增强肺图像特征,提升肺炎识别的准确率。方法提出一种对肺炎X光图像特征增强的Retinex优化方法。将X光图边缘中心化,进行信息重建,利用Retinex进行特征强化,最后将图像赋予权重与原图像相结合,最大程度保留特征。结果相对于初始图像训练,其准确率提升了2.57个百分点,损失了0.17个百分点的敏感度准确率,却增加了7.15个百分点的特异性准确率。结论改进后的算法能
【基金项目】
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陕西省教育厅科研计划项目(20JS123)。
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目的引入并改进Retinex算法增强肺图像特征,提升肺炎识别的准确率。方法提出一种对肺炎X光图像特征增强的Retinex优化方法。将X光图边缘中心化,进行信息重建,利用Retinex进行特征强化,最后将图像赋予权重与原图像相结合,最大程度保留特征。结果相对于初始图像训练,其准确率提升了2.57个百分点,损失了0.17个百分点的敏感度准确率,却增加了7.15个百分点的特异性准确率。结论改进后的算法能够使得机器快速自动识别肺炎与非肺炎,在肺炎高发的时期大大提升了诊断效率。
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