作者：高静雅; 张荣国; 赵健; 刘小君医学图像纹理特性形状特征
摘要：医学图像病变区域信息复杂,使用单一纹理特征分类效果不佳,提出了一种融合纹理与形状特征的病灶图像识别方法。首先,在常用的纹理特征基础上,融入Hough变换和不变矩两个形状特征,以考虑旋转、平移等畸变带来的图像失真影响;然后,对这些非线性分布融合信息线性化处理,通过支持向量机SVM对其进行分类,得到病灶图像与正常图像的识别结果;最后,采用某医院提供的50幅CT脑图像进行纹理特征和形状特征提取,进而进行SVM分类和识别。实验结果表明,所提出的融合两类特征信息对医学图像识别方法可行,病灶图像识别准确率有所提高。
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