子宫肌瘤和子宫腺肌病的超声图像识别

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本论文根据子宫肌瘤和腺肌病超声图像的特点,提出并获取了两类特征参数,利用Stick滤波算法对超声图像进行去斑点噪声处理,通过计算不同联接下的图像分形维数,即带方向的分形维数,来表征超声图像纹理的走向特征,共获得9个带方向的分形参数,使用基于概率分布的可分性准则来评判参数的性能。   本论文首先比较了两种分类器——Fisher判据和支撑矢量机(SVM)在自动区分子宫肌瘤和腺肌病中的区分性能和推广能力,提出了使用基于支撑矢量机(SVM)建立自动区分系统的方法。在这种方法中,设计了结合支撑矢量机特点的区分性能评价函数,使用前向搜索算法对前面获取的36个超声图像特征参数进行特征选择以获得最大的区分效果和推广能力,最后建立完整的计算机自动识别系统。   
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