何煊
- 作品数：4 被引量：20H指数：3
- 供职机构：中国科学院研究生院更多>>
- 发文基金：上海市教育发展基金上海市青年科技启明星计划上海市教委科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生机械工程更多>>
- 基于小波变换的数字乳腺图象增强和微细钙化点提取被引量：13
- 2001年
- 本文通过对一维和二维乳腺图象信号的实验分析 ,提出了利用小波变换实现微细钙化点图象增强与提取的方法 ,即通过选择适当尺度的细节子图组合进行合成 ,得到对比度增强的钙化点图象 ;再经过阈值处理 ,提取出钙化点。根据本文方法对实际的乳腺X光片进行了实验 。
- 严壮志平庆瑞何煊
- 关键词：小波变换钙化点图象增强
- 利用人工神经网络自动检测癫痫样放电的研究被引量：3
- 2003年
- 根据对人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork ,ANN)识别脑电图 (EEG)的网络输出峰值分布曲线的分析 ,建立了一套利用ANN自动检测癫痫样放电 (EpileptiformDischarges,ED)的算法 ,即由计算机自动挑选ED模式 ,提取特征参数对网络进行训练 ,计算阈值 ,然后用训练好的网络和阈值对EEG进行识别。通过对典型的三种类型的癫痫患者的ED进行全自动识别 ,其平均识别率为 90 .9% ,平均假阳性率为 15 .7%。
- 刘书朋严壮志何煊谢峰
- 一种准确而快速的运动目标检测算法被引量：4
- 2008年
- 运动目标的检测是计算机视觉和图像编码研究的主要内容,有着广泛的应用领域。减背景法是常用的方法之一,但其受环境光照影响;而帧差法又不能完全提取出目标的所有相关点。针对传统运动目标检测算法的不足,提出基于动态阈值的减背景法与帧差法相结合的运动目标检测算法。实验证明,算法既能完全提取出目标的所有相关点,又适应复杂变化的环境,运动目标检测的精确度和速度都有了明显的提高。
- 曾脉左志宏常晓夫何煊
- 关键词：帧差法动态阈值运动目标检测
- 数字乳腺图像中肿块形状的图像分析
- 2000年
- 在数字乳腺X光片中分割出肿块阴影，并且判别其良恶性是乳腺疾病图像计算机辅助诊断中极为重要的一环。目前80%的肿块在数字乳腺图像上表现为团块状和针状。本论文以团块状和针状肿块为研究对象，首先提出基于近似子图加权细节子图的对比度增强方法AWDCE(Approximation-Weighted Detail Contrast Enhancement)，然后通过对31例经病理解剖确诊的团块状和针状肿块边缘的形状分析，发现可以从分形维数(Hausdorff维)上判别肿块良恶性；从李氏指数(Lipschitz)上判别肿块的形状。在测试了12幅事先不知结果的数字乳腺图像后，表明由分形维数和李氏指数作为特征值判读肿块边缘信息，得到的肿块形状和良恶性结论相当接近活检诊断结果。
- 何煊严壮志刘书朋吕东辉何子元
- 关键词：小波变换分形维数
