【摘 要】
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大多数医学图像都可以从纹理分析这一角度进行研究.图像的纹理是图像灰度在空间内以一定的形式变化生成的图案,是真实图像固有的、非常重要的特性.我们从纹理分析这一角度对
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大多数医学图像都可以从纹理分析这一角度进行研究.图像的纹理是图像灰度在空间内以一定的形式变化生成的图案,是真实图像固有的、非常重要的特性.我们从纹理分析这一角度对肝纤维化CT图像进行分析研究.因为肝脏是实质性器官,无论是正常的肝脏还是发生了肝纤维化的肝脏,肝脏CT图像的纹理都反应了肝脏内部组织结构及其分布,纹理的变化可以反映出肝脏内部组织的改变.我们先对肝脏CT图像的相关性进行了分析,由于肝脏CT图像的相关性较小,纹理的方向性和周期性不明显,因此在研究中使用了频域法对肝CT图像进行了特征提取,对从训练样本和测试样本中提取的频域特征进行了统计学分析,并得到了具有统计学意义的结果.我们深入解析肝纤维化CT图像的数据,在获取的频域特征基础上,对样本的识别算法进行了研究和改进,所用到的算法和技术包括最近邻法、K近邻法、神经网络、支持向量机、模糊技术和决策树技术等.
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