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)是對(duì)肺部結(jié)節(jié)性病變提取步驟的描述，哪些項(xiàng)描述正確？（）

下列各項(xiàng)是對(duì)數(shù)字醫(yī)學(xué)影像的壓縮的描述，其中，描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)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（）。

在Roberts邊緣檢測(cè)中，已知梯度圖像Ig=[206150800；85172800；15575600；0000]，預(yù)設(shè)閾值T=100，則邊緣圖像是（）。

在磁共振腦功能成像研究中，對(duì)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(cè)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（）。

數(shù)字醫(yī)學(xué)影像的壓縮就是去除冗余的過(guò)程，下列各項(xiàng)中，哪些項(xiàng)屬于數(shù)字醫(yī)學(xué)影像壓縮中的冗余信息？（）

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（）。

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（）。