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Ultrasonic liver tissues classification by fractal feature vector based on M-band wavelet transform

机译:基于M波段小波变换的分形特征向量在超声肝组织分类中的应用

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摘要

This paper proposes a new fractal feature vector based on M-band wavelet transform for classification of ultrasonic liver images-normal liver, cirrhosis, and hepatoma. Classifications for liver images have revealed that the fractal feature vector is trustworthy. A hierarchical classifier produces 97.27% correct classification for the distinction of normal and abnormal liver image and 93.6% correct classification for the distinction of cirrhosis and hepatoma liver image.
机译:本文提出了一种基于M波段小波变换的分形特征向量,用于超声图像的分类,包括正常肝,肝硬化和肝癌。肝脏图像的分类显示分形特征向量是可信赖的。分级分类器对正常和异常肝脏图像的区分产生97.27%的正确分类,对肝硬化和肝癌肝脏图像的区分产生93.6%的正确分类。

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