TY -的A2 Teekaraman Yuvaraja AU - Ji,东胜盟——刘Yafeng盟——张,情谊盟(郑,蒙牛PY - 2023 DA - 2023/05/17 TI -水平集图像特征检测和应用COVID-19图像特性知识检测SP - 1632992六世- 2023 AB -人工智能(AI)学者和mediciners报道AI系统,准确地检测医学成像和COVID-19胸部图像。然而,这些模型的健壮性仍不清楚图像的分割与非均匀密度分布或多相的目标。最具代表性的一个是Chan-Vese (CV)图像分割模型。在本文中,我们表明,最近的水平集(LV)模型具有良好的性能检测的目标特征从医学成像依赖基于全球医学病理学过滤变分方法制作。我们观察到的能力过滤变分法获得图像特性的质量是比其他LV模型。本研究揭示了一个影响深远的问题在医疗成像AI知识检测。此外,从实验结果的分析,本文提出的算法具有良好的检测肺地区影响COVID-19图像的特征信息,也证明了不同的图像处理算法具有良好的适应性。这些发现表明,拟议的LV方法应被视为一个有效的临床辅助方法使用机器学习医疗模式。SN - 2314 - 6133你2023/1632992 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2023/1632992——摩根富林明——生物医学研究国际PB - Hindawi KW - ER