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摘 要:基于机器学习的感兴趣区域参数博弈分析方法,涉及医学图像处理和信息安全技术领域,为解决现有医学图像感兴趣区域划分不够准确,导致影响医学图像的加密性能等问题,提供一种基于机器学习的感兴趣区域参数博弈分析方法。取大小为M×N的L比特灰度医学图像作为原始医学图像Pimg,设定博弈参与者数量为P,设定所述参与者ROIi策略的约束条件,根据全局感兴趣区域阈值τ进行感兴趣区域加密性能分析,获得加密效果集合,采用机器学习的多项式线性回归方法拟合加密效果集合SetEnEffect,本发明利用机器学习的方法与博弈论对医学图像感兴趣区域划分参数定量分析,在保证医学图像加密安全性能的同时,还保证了加密效率。为阈值分割算法的划分参数设定提供参考依据。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911356216.0 | 专利名称: | 基于机器学习的感兴趣区域参数博弈分析方法 |
申请日: | 2019-12-25 | 申请/专利权人 | 长春理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 吉林省长春市朝阳区卫星路7089号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H30/40搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-03-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111048185B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |