【摘 要】
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在肝脏病变早期阶段,CT图像中的微小变化都可能成为临床诊断的重要依据.探索提取CT影像中肝纤维化的新的特征参数进行临床诊断.本文可以抓住肝赃纹理变化这一突破点进行量化
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在肝脏病变早期阶段,CT图像中的微小变化都可能成为临床诊断的重要依据.探索提取CT影像中肝纤维化的新的特征参数进行临床诊断.本文可以抓住肝赃纹理变化这一突破点进行量化研究.本文使用多种纹理分析方法对肝脏正常图像和肝纤维化图像组成的训练研本,以及肝脏病变的检测样本进行了初步研究.本文对算法做了两点改进.第一,提出了新的分形参数——分维差分,结果表明它可以用来分辨训练样本两组图像.第二,对部分算法进行了组合加权,对训练样本得到了比较好的分类效果,对检测样本的识别率也比较高.同时,我们在VC++环境下制作了一个软件,其主要用于算法研究,具有泛化性好、速度快、使用方便、易于扩展的特点.
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