【摘要】：甲狀腺結節(jié)是一種常見的多發(fā)病,超聲技術是該疾病首選的檢查方法。在超聲圖像中提取區(qū)分甲狀腺結節(jié)良惡性的紋理特征并進行判別具有廣闊的臨床應用前景。雙樹復小波變換(Dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)和Gabor小波是紋理特征提取的常用方法。本文提出一種基于多尺度的DT-CWT和Gabor特征融合的甲狀腺結節(jié)識別方法。該方法首先通過高斯金字塔將甲狀腺超聲圖像分解到多尺度空間,然后提取圖像的DT-CWT和Gabor的多尺度特征,最后實現(xiàn)特征融合。通過應用支持向量機(Support vector machine,SVM)分類器實現(xiàn)分類,驗證特征提取方法的有效性。實驗結果表明,本文提出的方法能達到較高的識別率。
【作者單位】： 西南交通大學信息科學與技術學院;電子科技大學臨床醫(yī)學院;
【基金】：國家自然科學基金(61202190,61572407)資助項目 四川省科技支撐計劃(2014SZ0207)資助項目
【分類號】：TP391.41;R581;R736.1

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