image analysis
时间: 2023-10-10 08:09:20 浏览: 56
Image analysis(图像分析)是指对图像进行表示、处理和建模,以获得有用的信息。图像分析涉及应用和设计适当的分析技术,如分类、检测、跟踪和分割等。一种常用的图像分析模型是"Bag-of-Visual-Words Model",它可以将图像表示为一组视觉单词的集合。此外,深度学习模型如神经网络和卷积神经网络(CNN)也可以用于图像分析任务。图像分析面临的一个挑战是语义鸿沟,因为视觉数据(图像、视频等)是非结构化的。
相关问题
image edge analysis and application
图像边缘分析和应用是指对图像中的边缘进行分析和处理,以提取出有用的信息和特征。图像边缘是指图像中颜色、亮度、纹理等发生明显变化的区域,通常是图像中最具有代表性和区分度的特征之一。图像边缘分析和应用在计算机视觉、图像处理、模式识别等领域有广泛的应用,如目标检测、图像分割、图像增强、图像压缩等。
The RADLER framework introduced in this study aims at the integration of deep and radiomics features for medical image analysis and classification. Its first application in a prognostic task of locoregional recurrence (LR task) of head and neck cancer improves with respect to the state of art [38], both in terms of sensitivity (0.94 vs 0.56) and specificity (0.95 vs 0.67). Moreover, the DAP included in the framework is used to evaluate variability due to resampling and control for selection bias in the model selection phase. As assessed by the DAP , the feature set integrating radiomics and deep features is more effective in predicting LR than only one of the feature types. 解释
这段话大概是在说明一个研究的框架RADLER旨在将深度学习和放射学特征集成到医学图像分析和分类中。其首个应用于头颈癌局部复发(LR任务)的预后任务中,在灵敏度(0.94 vs 0.56)和特异度(0.95 vs 0.67)方面都比现有技术有所提高。此外,框架中包含的DAP用于评估由于重采样引起的变异性,并控制模型选择阶段中的选择偏差。通过DAP评估,将放射学和深度特征集成到特征集中比仅使用其中一种特征类型更有效地预测LR。