基于密度函数的医学图像有效特征表达及其提取方法研究

医学图像分析与处理已经成为医学临床和研究的重要领域。基于计算机的图像理解与表示是医学图像分析与处理技术的关键。寻找和发现能有效表达医学图像内容的新特征，是医学图像理解、识别、分类等研究迫切需要解决的难点问题，对促进医学图像自动识别并应用于医学临床图像诊断和医学图像研究具有重要意义，也是国家自然科学基金的重点资助的新的图像理解与表示方法的重要内容。.本项目的研究内容主要包括：医学图像密度分布数学模型及其构造方法、医学图像混合密度特征及其模型参数估计、基于密度函数的医学图像聚类特征研究、医学图像密度和密度聚类特征的快速提取算法等图像理解与表示的理论研究；通过建立基于密度和密度聚类特征的医学图像识别原型系统，探索密度特征和密度聚类特征在医学图像识别中应用的实践研究；研究医学图像特征表达的客观定量评价方法，探索各类图像数据特征对图像理解与表示的实际效果。