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曾忠铭

作品数：3 被引量：1H指数：1
供职机构：深圳大学更多>>
相关领域：医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 1篇医药卫生

主题

  • 3篇像素
  • 2篇学习分类器
  • 2篇先验
  • 2篇先验知识
  • 2篇滤波
  • 2篇分类器
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇直方图
  • 1篇梯度直方图
  • 1篇细菌
  • 1篇相似度
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇方向梯度
  • 1篇方向梯度直方...
  • 1篇SVM
  • 1篇HOG

机构

  • 3篇深圳大学

作者

  • 3篇汪天富
  • 3篇陈思平
  • 3篇倪东
  • 3篇曾忠铭
  • 3篇雷柏英
  • 1篇周煜翔
  • 1篇何亮

传媒

  • 1篇中国生物医学...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2015
  • 1篇2014
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于超像素和深度学习的细菌分割与分类方法及其应用
本发明提供一种基于超像素和深度学习的细菌分割与分类方法，包括通过训练图像集建立深度学习分类器，以及将测试图像与深度学习分类器进行对比，输出分类的结果；所述对比包括：将所述测试图像经过各GRB通道做中值滤波，并去除噪音；计...
汪天富雷柏英宋有义曾忠铭倪东陈思平
文献传递
基于超像素和支持向量机的阴道细菌自动检测被引量：1
2015年
阴道受到细菌感染引发的阴道炎疾病可能导致异位妊娠、不孕、急慢性盆腔炎等严重疾病,目前形态学人工观察是临床诊断该类疾病的主要方法,但容易引起误诊和漏诊。本研究提出一种基于超像素和支持向量机(SVM)的阴道细菌自动检测方法,对革兰染色的阴道细菌图像,采用简单线性迭代聚类(SLIC)方法计算超像素;对超像素区域计算形状特征、颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征;最后用SVM对超像素区域进行识别。在专业医生的指导下挑选了40幅正常图像和60幅有细菌性阴道病(BV)的图像进行实验,其中10幅正常图像和20幅有细菌性阴道病(BV)的图像用于训练分类器,剩下的70幅用于测试算法。实验结果表明,所提出的自动检测算法获得了89.27%的细菌检出率,具有较大的临床应用价值。
宋有义雷柏英何亮曾忠铭周煜翔倪东陈思平汪天富
基于超像素和深度学习的阴道细菌分割与分类系统
本发明提供一种基于超像素和深度学习的阴道细菌分割与分类系统，包括通过训练图像集建立深度学习分类器，以及将测试图像与深度学习分类器进行对比，输出分类的结果；所述对比包括：将所述测试图像经过各RGB通道做中值滤波，并去除噪音...
汪天富雷柏英宋有义曾忠铭倪东陈思平
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