本书力求覆盖关于医学图象处理和分析技术的广泛的专题和最新发展。内容包括作为医学图象研究的基础知识、增强技术、分割技术、配准技术和可视化技术。作为扩展知识包括图象压缩、PACS、标准图谱、图象引导手术和引导治疗等关于医学图象的诊断和治疗应用。

医学图像处理与分析第二版示例一的代码，个人编写。提供给需要的朋友使用。本人博客有此代码详解。可供参考，仅供参考。

(4)数据预处理 在实际的建模过程中，我们能够得到的数据都会存在一定的问题，我们称之 为“脏数据”，例如会存在缺失值、数据量纲不统一、数据类型不一致等问题； 也可以通过原始数据衍生出新数据，进行特征工程。数据的质量一般会影响到最 后分类结果的准确性，因此，数据处理也是一个不能忽视的建模过程。 (5)分类模型构建和模型评估 以上四步从更本上来说主要是为建立分类模型这一步做准备工作，因此，挑 选出一种准确率高、稳定性好的分类模型是整个多因子选股策略的关键部分，传 统的多因子选股策略一般选择回归法，将各种因子与收益率结果进行回归分析， 拟合出一条能够分类的曲线。模型的评估主要是通过历史回测，看所建立的模型 的收益情况来判断模型的效果好坏。 隧圈⋯。_圈量～》霍峥隧雹》鏖圈 3．3多因子选股模型构建步骤图 以上多因子选股模型的构建步骤是常规传统多因子选股模型的最常用步骤， 所有研究者开发出的多因子选股模型的区别体现在两个方面，一个是选择不同的 因子或因子数量，另一个是选择更为有效的分类算法，得出更准确的结果。在因 子选择上，各研究者的多因子模型大同小异主要包含基本面五大类财务指标，技 术面指标如动量、换手率、波动率等和其他指标如预期收益增长、宏观经济变量 等。而在综合多因子得出最后的判断上，从最初的综合打分法和线性回归到运用 机器学习算法如决策树、SVM到提升算法如随机森林、GBDT，研究者们一直尝 试运用更新更有效率的模型来得出更准确的结果。 基于以上分析，本文也尝试从因子选取和算法选择两个方面来改进学术和市 万方数据

图像记忆性预测包含两个核心问题：特征表征与预测模型。当前对图像记忆性预测的研究多聚焦于探索对其有影响的视觉因素，预测过程采用特征处理与预测相分离的方式，这使得预测性能很大程度上受前期特征处理的制约，如果整个预测过程缺少整体性的学习机理，可能会产生次优的预测结果。为解决上述挑战，下面介绍一种基于低秩表征学习的图像记忆性预测模型，将低秩表征学习和线性回归整合到一个框架下。其中低秩表征学习将原始的特征矩阵映射到具有低秩约束的潜在子空间中，以学习到本征鲁棒的特征表征；线性回归学习了一个回归系数从而建立起图像特征表征和记忆性分数之间的联系。

中科院国科大韩振军老师数字图像处理与分析课件讲义。

最大值和最小值滤波器 中值相当于顺序排列数值中间的那个数，若是用序列中最后哪一个，则得到最大值滤波器，由下式给出： 这种滤波器在发现图像中的最亮点时非常有用。 起始位置的滤波器称为最小滤波器，由下式给出： 这种滤波器在发现图像中的最暗点时非常有用。

【数字图像处理与分析】 数字图像处理与分析课件-中科院 刘定生

生物医学图像处理与分析课程上机题iradon算法的实现，完整实验报告，附代码

该文档是中国科学院大学，王伟强老师所上《图像处理与分析》课程的作业题以及相关的答案汇总，希望对你有用。

数字图像处理与分析 中科院 刘定生 2010春 整合版pdf课件。我还自己加了目录。配合ipad+goodnote太完美了