【摘 要】
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针对高阶方向导数局部二值模式(DLBP)算法会丢失部分高尺度邻域信息的缺陷,提出一种基于改进多尺度LBP算法(MSLBP)的肝脏CT图像特征提取方法。该方法首先对肝脏CT图像进行预
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772242,61572239);国家自然科学基金青年基金(61402204);江苏大学高级人才科研启动基金(14JDG141);中国博士后面上项目(2017M611737);镇江市社会发展项目(SH2016029);镇江市卫生计生科技重点项目(SHW2017019);江苏高校“青蓝工程”资助
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针对高阶方向导数局部二值模式(DLBP)算法会丢失部分高尺度邻域信息的缺陷,提出一种基于改进多尺度LBP算法(MSLBP)的肝脏CT图像特征提取方法。该方法首先对肝脏CT图像进行预处理,并提取正异常ROI区域,然后利用改进的多尺度LBP特征提取方法提取特征,将高阶尺度采样点信息融合其邻域相关点信息作为该采样点的最终信息参与运算,同时利用对角线区域求平均操作,突出了邻域像素点之间的关系特征,从更大范围描述肝脏图像的纹理信息,最后进行分类。实验结果表明:所提方法的准确率可达到90.1%,相比原始的LBP特征提
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