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A Combined Method Of Fractal And GLCM Features For MRI And CT Scan Images Classification

机译:一种用于mRI和CT扫描的分形和GLCm特征组合方法   图像分类

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摘要

Fractal analysis has been shown to be useful in image processing forcharacterizing shape and gray-scale complexity. The fractal feature is acompact descriptor used to give a numerical measure of the degree ofirregularity of the medical images. This descriptor property does not giveownership of the local image structure. In this paper, we present a combinationof this parameter based on Box Counting with GLCM Features. This powerfulcombination has proved good results especially in classification of medicaltexture from MRI and CT Scan images of trabecular bone. This method has thepotential to improve clinical diagnostics tests for osteoporosis pathologies.
机译:分形分析已被证明在表征形状和灰度复杂性的图像处理中很有用。分形特征是一个紧凑的描述符,用于给出医学图像不规则程度的数值度量。此描述符属性不赋予本地图像结构所有权。在本文中,我们提出了基于框计数和GLCM功能的此参数的组合。这种强大的组合已被证明是很好的结果,尤其是在根据小梁骨的MRI和CT扫描图像对医学纹理进行分类时。该方法具有改善骨质疏松症病理学的临床诊断测试的潜力。

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