A.根據(jù)分類結(jié)果完成感興趣區(qū)域提取
B.用MC算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器
C.設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器
D.對樣本進(jìn)行特征提取
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.有損壓縮
B.無損壓縮
C.行程編碼壓縮
D.JPEG壓縮方法
A.無損壓縮不會(huì)丟失醫(yī)學(xué)影像的信息。
B.壓縮是去除冗余信息，因此不會(huì)丟失醫(yī)學(xué)影像的信息。
C.有損壓縮會(huì)丟失醫(yī)學(xué)影像的信息。
D.壓縮分為無損壓縮和有損壓縮。
A.信噪比最大化準(zhǔn)則
B.壓縮比最小化準(zhǔn)則
C.壓縮比最大化準(zhǔn)則
D.客觀保真度和主觀保真度準(zhǔn)則
A.編碼冗余
B.時(shí)間和空間冗余
C.計(jì)算量冗余
D.心理視覺冗余
A.融合的目的是為了將活動(dòng)腦區(qū)顯示出來，更有利于研究腦區(qū)激活
B.經(jīng)過一系列處理之后的功能像與結(jié)構(gòu)像融合的目的是為了對腦功能像中的活動(dòng)區(qū)域進(jìn)行精確的解剖定位
C.融合的目的是為了增強(qiáng)腦區(qū)活動(dòng)的范圍，更有利于研究腦區(qū)激活
D.融合的目的是為了增強(qiáng)腦區(qū)激活的強(qiáng)度，更有利于顯示腦區(qū)激活
最新試題
下列各項(xiàng)中，哪一項(xiàng)是Roberts邊緣檢測中構(gòu)建的梯度模板？（）
在Sobel邊緣檢測中，已知梯度圖像Ig=[00000；0203002000；02502102600；01601202130；00000]，預(yù)設(shè)閾值T=100，則邊緣圖像是（）。
已知原始醫(yī)學(xué)圖像Io=[5108010；4201007；9141200]，利用閾值分割法對原始醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割，假設(shè)閾值為40，則分割后的醫(yī)學(xué)圖像是（）。
在磁共振腦功能成像研究中，對影像融合的目的有很多種觀點(diǎn)，你認(rèn)為下列哪種觀點(diǎn)最正確？（）
在Kirsch邊緣檢測中，已知濾波圖像FI=[2100340；601201080；2050530]，預(yù)設(shè)閾值T=50，則邊緣圖像是（）。
下列各項(xiàng)中，哪一項(xiàng)是數(shù)字醫(yī)學(xué)影像壓縮質(zhì)量的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則？（）
數(shù)字醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)中常用的幾何變換有以下幾種，其中，描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是（）。
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對醫(yī)學(xué)影像中的病變進(jìn)行識(shí)別時(shí)，首先要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行訓(xùn)練或?qū)W習(xí)，常用的學(xué)習(xí)算法有（）。
下面各項(xiàng)是對數(shù)字醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)流程的描述，其中，描述正確的選項(xiàng)是（）。
下面是對數(shù)字醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)的描述，下列各項(xiàng)中描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是（）。