【摘 要】
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作为图像处理中的一个重要环节,椎骨CT图像的检测不仅可以帮助医生更加快速准确的对病情进行诊断,还为接下来的椎骨图像分割、椎骨三维重建等操作打下坚实的基础。但就现阶段
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作为图像处理中的一个重要环节,椎骨CT图像的检测不仅可以帮助医生更加快速准确的对病情进行诊断,还为接下来的椎骨图像分割、椎骨三维重建等操作打下坚实的基础。但就现阶段来说,有关椎骨CT图像检测的研究均存在自身局限性。因此,本文结合机器学习算法提出了一种基于随机森林的椎骨CT图像检测算法。整个算法主要包括森林训练和森林检测两部分内容;由于这两个环节中均涉及脊椎CT图像预处理及椎骨特征提取等操作,因此本文首先对这部分内容进行了研究。对于椎骨CT图像的预处理,本文主要在理论分析的基础上进行实验对比,最终确定出适于本文的预处理方法;而对于椎骨图像特征提取,本文则主要针对统计型纹理特征对图像灰度共生矩阵相关参数的确定进行了讨论。以上工作完成之后,本文开始对整个随机森林检测算法展开研究:首先,对随机森林算法的特点进行分析;然后,利用控制变量法进行实验,根据数据对比确定出适于椎骨CT检测问题的最佳森林规模以及最佳决策树深度;之后,在理论研究的基础上对节点分裂原则进行相关改进;最终,构建出整个椎骨CT图像检测系统。为验证整个椎骨检测算法的性能,本文在Matlab平台下利用合作医院提供的100幅脊椎CT图像对算法进行测试。结果表明,本文提出的基于随机森林的椎骨CT图像检测算法不论在快速性还是准确性上均优于其他检测算法,在整体性能上已达到比较高的水平。
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