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基于超声图像的多尺度多子图肝纤维化多级量化分期方法

摘要

一种基于超声图像的多尺度多子图肝纤维化多级量化分期方法,它涉及基于多尺度灰度共生矩阵和小波多子图共生矩阵的多级分期方法,它解决了当前基于超声图像的肝纤维化分期方法分期粗糙且准确度低的问题。本发明的步骤为:一、ROI的自动选择和预处理;二、构造多尺度灰度共生矩阵并提取纹理特征;三、构造小波多子图共生矩阵并提取纹理特征;四、利用基于SVM的不完全穷举封装式特征选择方法选择特征;五、基于SVM进行多级分类。本发明利用多尺度灰度共生矩阵全面提取图像纹理信息,并结合小波多子图共生矩阵在滤波的同时兼顾图像纹理细节信息,使用不完全穷举特征选择方法和多级分类器提高肝纤维化的分类精度,适用于基于超声图像的肝纤维化辅助诊断。

著录项

  • 公开/公告号CN108241865B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201611214165.4

  • 发明设计人 李丹丹;沈毅;张雅奎;金晶;姜宇;

    申请日2016-12-26

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06T7/45(20170101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2022-08-23 12:44:35

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