【摘 要】
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本文提出一种新的结合纹理、形状和衰减特征信息的超声图像特征提取算法,并用于甲状腺肿瘤的良恶性鉴别。重点研究并改进了甲状腺肿瘤的纹理特征提取算法,在传统局部二值模式
【基金项目】
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河北省卫生厅科研基金资助项目(20120395)
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本文提出一种新的结合纹理、形状和衰减特征信息的超声图像特征提取算法,并用于甲状腺肿瘤的良恶性鉴别。重点研究并改进了甲状腺肿瘤的纹理特征提取算法,在传统局部二值模式(Local Binary Pattern)算法的基础上,将邻域改成椭圆状,更有利于肿瘤的表示并有效提取了肿瘤的各向异性结构信息;对距离编码采用模糊逻辑建模,克服了超声图像斑点噪声带来的不确定性;此外,提取了肿瘤的圆形度,归一化径向长度的标准差,面积比率、粗糙度指数和衰减系数作为表征甲状腺肿瘤的特征向量;最后,采用支持向量机(Support Vector Machine)对甲状腺结节进行分类识别。与其他特征提取方法相比较,本文提出的特征融合算法描述准确率高,具有较高的分类准确性,通过实验验证了所提方法的合理性和有效性。
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