Resumen

La imagen del tejido renal se ve afectada por otras interferencias en el tejido, lo que dificulta la extracción de las características de la imagen del tejido renal, y es difícil juzgar las características y tipos de lesión mediante el reconocimiento inteligente de características. Con el fin de mejorar la eficiencia y la precisión de la extracción de características de las imágenes de tejido renal, se hace referencia a la imagen ultrasónica del corazón para su análisis y luego se aplica a la extracción de características del tejido renal. Este trabajo propone un método de extracción de características basado en la segmentación de imágenes de ultrasonidos. Además, este estudio combina el método de flujo óptico y el algoritmo de seguimiento de moteado para seleccionar el mejor método de seguimiento de imágenes y optimiza la velocidad del algoritmo mediante el método de búsqueda completa y el método de búsqueda de registro bidimensional. Además, este estudio verifica el rendimiento del método propuesto en este artículo a través de la investigación experimental comparativa, y este estudio combina métodos de análisis estadístico para realizar el análisis de datos. Los resultados de la investigación muestran que el algoritmo propuesto en este trabajo tiene un cierto efecto.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:imagen de tejido renal, artículo, estudio, extracción de características, mejor método de rastreo de imágenes, método de búsqueda de registro dimensional, investigación experimental comparativa, método de extracción de características, método de búsqueda completa, reconocimiento inteligente de características
• Keywords:kidney tissue image, paper, study, feature extraction, best image tracking method, dimensional log search method, comparative experimental research, feature extraction method, full search method, intelligent feature recognition