A.融合的目的是為了將活動腦區(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腦功能像中的活動區(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
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A.對比度調(diào)制融合法
B.基于影像分割的融合法
C.加權(quán)平均融合法
D.傅里葉變換融合法
A.非線性變換
B.仿射變換
C.線性變換
D.剛體變換
最新試題
在Sobel邊緣檢測中，已知梯度圖像Ig=[00000；0203002000；02502102600；01601202130；00000]，預(yù)設(shè)閾值T=100，則邊緣圖像是（）。
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（）。
數(shù)字醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)中常用的幾何變換有以下幾種，其中，描述錯誤的選項(xiàng)是（）。
下面各項(xiàng)是對數(shù)字醫(yī)學(xué)影像配準(zhǔn)流程的描述，其中，描述正確的選項(xiàng)是（）。
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對醫(yī)學(xué)圖像分割時首先需要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，常用的訓(xùn)練算法是（）。