【摘 要】
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医学影像中的CT、MRI图像诊断是目前医生确诊疾病的重要依据。另一方面,大脑作为人类最复杂也是最重要的器官之一,对于脑部图像的特征提取和分类具有重要意义。传统上对图像
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医学影像中的CT、MRI图像诊断是目前医生确诊疾病的重要依据。另一方面,大脑作为人类最复杂也是最重要的器官之一,对于脑部图像的特征提取和分类具有重要意义。传统上对图像特征提取习惯从向量的角度出发,这样忽略了图像结构特点。为了解决这个问题,本文结合高维空间数据结构,以数据张量化为重点将传统的PCA算法升级为Tensor-PCA,并选择当下最流行的Simulated Brain phantom Database数据集作为本文的仿真对象,经过实验证明,数据张量化的方法在提取图像的特征上具有良好的适用性。
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