| 图像融合方法在肝包虫病分型中的应用 |
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| 引用本文： | 排孜丽耶·尤山塔依,严传波,木拉提·哈米提,姚娟,阿布都艾尼·库吐鲁克,吴淼. 图像融合方法在肝包虫病分型中的应用[J]. 生物医学工程研究, 2019, 0(2): 165-169,195 |
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| 作者姓名： | 排孜丽耶·尤山塔依 严传波 木拉提·哈米提 姚娟 阿布都艾尼·库吐鲁克 吴淼 |
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| 作者单位： | 新疆医科大学基础医学院;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 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(81560294,81460281,81760330);新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2017D01C178) |
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| 摘 要： | 探讨图像融合技术在肝包虫病分型中的应用。对正常肝脏、单囊型肝包虫病、肝囊肿CT图像感兴趣区域分别使用传统的预处理和图像融合方法,对融合后的和预处理后的图像提取Tamura和灰度-梯度共生矩阵特征,通过支持向量机和BP神经网络分类模型进行分类,比较两种方法的分类准确率,并对各分类模型进行参数评估。传统预处理方法对肝囊肿CT图像Tamura和混合特征的分类效果优于图像融合方法,最佳分类准确率为98.333%;图像融合方法对单囊型肝包虫病和正常肝脏CT图像不同特征下的分类准确率均高于传统预处理方法,最佳分类准确率分别为99.167%和100%;图像融合方法不同特征不同分类器下的平均分类准确率高于传统预处理方法。将图像融合方法应用于肝包虫病CT图像的分型中具有一定的分类优势,为肝包虫病影像学诊断提供依据,也为后期研发肝包虫病计算机辅助诊断系统奠定基础。
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| 关 键 词： | 肝包虫病CT图像 图像融合 Tamura 灰度-梯度共生矩阵 图像分类 |
Application of image fusion in the classification of liver hydatid disease |
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| PAZILYA·Yusantay,YAN Chuanbo,MURAT·Hamit,YAO Juan,ABDUGHENI·Kutluk,WU Miao. Application of image fusion in the classification of liver hydatid disease[J]. Journal Of Blomedical Englneerlng Research, 2019, 0(2): 165-169,195 |
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| Authors: | PAZILYA·Yusantay YAN Chuanbo MURAT·Hamit YAO Juan ABDUGHENI·Kutluk WU Miao |
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| Affiliation: | (College of Basic Medicine,Xinjiang Medical University ,Urumqi 830011,China;College of Medical Engineering Technology,Xinjiang Medical University ,Urumqi 830011;Department of Radiology,The First Affiliated Hospital,Xinjiang Medical University,Urumqi 830011) |
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| Abstract: | PAZILYA·Yusantay;YAN Chuanbo;MURAT·Hamit;YAO Juan;ABDUGHENI·Kutluk;WU Miao(College of Basic Medicine,Xinjiang Medical University ,Urumqi 830011,China;College of Medical Engineering Technology,Xinjiang Medical University ,Urumqi 830011;Department of Radiology,The First Affiliated Hospital,Xinjiang Medical University,Urumqi 830011) |
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| Keywords: | CT image of hepatic hydatid disease Image fusion Tamura Gray-gradient co-occurrence matrix Image classification |
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