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纹理分类文献资料
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蜂窝状的交互式三维分割方法
目的:蜂窝状肺病变是一种常见的肺部影像学表现,因其边缘模糊、分布弥散的特点,难于分割.为准确地对蜂窝状肺病变进行三维分割,提出一种基于支持向量机的交互式三维分割方法.方法:根据肺部CT图像灰度分布特性基于自适应阈值分割算法对肺部进行分割,然后采用区域生长法将气管剔除出肺部区域,并针对肺部区域采用修正后的分水岭算法按照纹理分割成小区域,对各区域进行纹理特征的提取,采用训练后的支持向量机对各区域进行判别是否为蜂窝状病变区域.后根据切片层数据间的关联性基于面积重叠去除假阳性区域.结果:针对临床已确诊的30例病例参照医生分割的金标准进行测试,对分割算法进行了敏感性、特异性、准确率等指标的评估,该方法能分割出可靠的蜂窝状肺部病变区域.
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基于改进型组织特异纹理滤波器的乳腺肿瘤超声图像处理
基于乳腺超声图像的多参数纹理分类实验,改进了Gjenna Stippel等的自适应纹理滤波器,通过引入模糊函数、增加重叠区域和迭代次数的措施,在减少图像噪声的同时,增强肿瘤与周围正常组织的视觉差别.量化比较乳腺超声图像经该滤波算法和几种常用滤波算法处理前后的的统计特征参量和肿瘤边缘检测的精确率,验证了该算法的有效性和优越性.
