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(duì)樣本進(jìn)行特征提取
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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(duì)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
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的病變進(jìn)行識(shí)別時(shí)，首先要對(duì)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？（）
下列各項(xiàng)是關(guān)于Canny邊緣檢測三準(zhǔn)則的描述，其中哪些選項(xiàng)描述正確？（）
在基于二階微分的銳化（利用拉普拉斯變換進(jìn)行銳化）中，已知原始醫(yī)學(xué)圖像（8位灰度位圖）Io=[102504；560118；9203060]，銳化模板為m=[010；1-41；010]，邊界點(diǎn)不考慮銳化，按四舍五入計(jì)算，則銳化后的圖像（要求最小灰度值不能小于0）是（）。
下列各項(xiàng)是Ray casting算法實(shí)現(xiàn)過程的描述，哪些項(xiàng)描述正確？（）
以下各項(xiàng)中，哪些項(xiàng)屬于Kirsch邊緣檢測的步驟？（）
在基于二階微分的銳化（利用拉普拉斯變換進(jìn)行銳化）中，已知原始醫(yī)學(xué)圖像（8位灰度位圖）Io=[10204050；70530100；60246]，銳化模板為m=[010；1-41；010]，邊界點(diǎn)不考慮銳化，按四舍五入計(jì)算，則銳化后的圖像是（）。
已知原始醫(yī)學(xué)灰度影像Io=[10202515；60658085；65859590；5102015]，銳化用到的梯度模板為[-1-2-1；000；121]和[-101；-202；-101]，利用差分絕對(duì)值銳化法對(duì)原始影像進(jìn)行銳化，邊界點(diǎn)不銳化，要求銳化后的影像最大灰度值不超過255，則銳化后的影像是（）。
下面是對(duì)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（）。
三維重建中繪制方法有面繪制和體繪制，下列各項(xiàng)是關(guān)于繪制方法的描述，哪一項(xiàng)描述不正確？（）