【摘 要】
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采用基于sym4和db4小波基两种小波变换方法,探讨对新疆地方性肝包虫CT图像的分类价值。使用sym4和db4小波两种小波基,提取感兴趣病灶区的纹理特征,并通过统计学方法筛选出特
【机 构】
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新疆医科大学医学工程技术学院; 新疆医科大学第一附属医院影像中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81560294,81460281);江西民族传统药协同创新项目(JXXT201401001-2)
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采用基于sym4和db4小波基两种小波变换方法,探讨对新疆地方性肝包虫CT图像的分类价值。使用sym4和db4小波两种小波基,提取感兴趣病灶区的纹理特征,并通过统计学方法筛选出特征子集,采用C4.5决策树算法构建正常肝脏和多子囊型病变肝脏CT图像的计算机分类模型,并对模型进行准确性、灵敏度和特异性的验证评估。结果显示,对正常肝脏和多子囊型肝包虫进行分类,sym4小波的识别正确率为92.5%,db4小波的识别正确率为97.5%。实验结果表明,小波变换法所提取的纹理特征对识别正常肝脏和多子囊型肝包虫CT影像有较好的意义,也为后续的基于内容的新疆地方性肝包虫病的诊断系统奠定了基础。
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