【摘 要】
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在肺癌图像精细分类中，进一步区分小细胞肺癌、鳞肺癌、腺肺癌、细支气管肺泡癌还不够成熟，为此，在改进现有精细图像分类研究工作的基础上，利用无须码本与释文的快速模板匹配框架
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在肺癌图像精细分类中，进一步区分小细胞肺癌、鳞肺癌、腺肺癌、细支气管肺泡癌还不够成熟，为此，在改进现有精细图像分类研究工作的基础上，利用无须码本与释文的快速模板匹配框架，融合了LBP（Local Binary Pattern）纹理特征和小波矩形状特征，提出了适合肺癌数据的精细图像分类新方法．将纹理特征与形状特征融合，通过分配两种特征的权重，用融合特征进行模板匹配．匹配结果表示成特征响应图的形式，再通过改进的均值空间金字塔模型，从特征响应图中抽取有用特征，进行分类训练．实验结果表明，该方法在肺部影像数据库联
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