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基于特征融合的肝包虫病CT图像识别
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.基于特征融合的肝包虫病CT图像识别[J].北京生物医学工程,2019,38(4):400-406.
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
作者单位:新疆医科大学基础医学院 乌鲁木齐 830011;新疆医科大学医学工程技术学院 乌鲁木齐830011;新疆医科大学第一附属医院影像中心 乌鲁木齐 830011
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;新疆维吾尔自治区自然科学基金
摘    要:目的探讨特征融合方法在肝包虫病CT图像分类识别中的应用,旨在提高肝包虫病的诊断准确率。方法选取正常肝脏和单囊型肝包虫病CT图像各150张,对每幅图像采取空域与频域滤波算法、数学形态学算法和点处理,分别得到10幅特征子图像并对它们进行特征融合。对融合后的图像提取灰度和纹理特征,通过统计学分析筛选关键特征。结果对提取的10维特征进行统计学分析,得到正常肝脏和单囊型肝包虫CT融合图像之间完全没有交集的4个灰度和1个纹理特征取值范围,以此来区分肝包虫病与正常肝脏CT图像。结论从原始图像中提取特征子图像并进行融合,再对融合后图像提取特征的方法能够很好地区分识别正常肝脏和单囊型肝包虫病CT图像,为肝包虫病的早期诊断提供依据。

关 键 词:肝包虫病  特征融合  计算机辅助诊断  特征提取  分类识别

CT image recognition of hepatic hydatid disease based on feature fusion
Pazilya Yusantay,YAN Chuanbo,Murat Hamit,YAO Juan,Abdugheni Kutluk,WU Miao.CT image recognition of hepatic hydatid disease based on feature fusion[J].Beijing Biomedical Engineering,2019,38(4):400-406.
Authors:Pazilya Yusantay  YAN Chuanbo  Murat Hamit  YAO Juan  Abdugheni Kutluk  WU Miao
Institution:(College of Basic Medicine, Xinjiang Medical University, Urumqi 830011;College of Medical Engineering Technology, Xinjiang Medical University, Urumqi 830011;Department of Radiology, The First Affiliated Hospital, Xinjiang Medical University, Urumqi 830011)
Abstract:Pazilya Yusantay;YAN Chuanbo;Murat Hamit;YAO Juan;Abdugheni Kutluk;WU Miao(College of Basic Medicine, Xinjiang Medical University, Urumqi 830011;College of Medical Engineering Technology, Xinjiang Medical University, Urumqi 830011;Department of Radiology, The First Affiliated Hospital, Xinjiang Medical University, Urumqi 830011)
Keywords:hepatic hydatid disease  feature fusion  computer-aided diagnosis  feature extraction  classification and recognition
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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