【摘 要】
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医学图像处理在计算机辅助诊断中发挥着巨大的作用,特征提取作为医学图像处理中的关键技术近年来吸引了大量学者的关注,已成为医学图像处理领域中的研究热点。高效的特征提取算法可以从医学图像中提取出关键信息以表征感兴趣区域,为医生对疾病的早期检测和治疗提供有力的支撑,从而达到辅助诊断的目的。另外,CT图像因其较高的空间分辨率和高信噪比的优势而被广泛地应用于临床检查中,也是常用于诊断肝癌的医学影像技术手段之一
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医学图像处理在计算机辅助诊断中发挥着巨大的作用,特征提取作为医学图像处理中的关键技术近年来吸引了大量学者的关注,已成为医学图像处理领域中的研究热点。高效的特征提取算法可以从医学图像中提取出关键信息以表征感兴趣区域,为医生对疾病的早期检测和治疗提供有力的支撑,从而达到辅助诊断的目的。另外,CT图像因其较高的空间分辨率和高信噪比的优势而被广泛地应用于临床检查中,也是常用于诊断肝癌的医学影像技术手段之一。因此,肝脏CT图像特征提取方法的研究具有十分重要的意义。当前医学图像的特征提取算法主要是从纹理和形状的角度出发,缺少对图像高级语义信息的表达,而且低层特征中也存在信息描述不充分的缺陷,为此,本文以肝脏平扫CT图像为研究对象,对特征提取算法展开了研究,主要工作内容如下:(1)针对传统局部二值模式方法不能高效提取肝脏平扫CT图像中的多尺度特征且容易丢失大量高阶尺度邻域像素信息等问题,提出了一种基于改进多尺度局部二值模式算法(MSLBP)的肝脏CT图像特征提取方法。该算法充分利用高阶尺度采样点的信息并对相邻像素进行区域求平均操作,突出了邻域像素点间的关系特征,实现了从不同的尺度描述肝脏图像的纹理特征的目的。经过多次对比实验,验证了改进MSLBP算法的有效性。(2)针对底层特征只能表达图像细节信息却不能表达高级语义信息的缺陷,提出一种基于深度学习的多特征融合肝脏CT图像特征提取算法。该算法通过深度学习的方法获得图像高级语义特征,与传统特征提取方法得到的底层特征进行融合,从而得到一个能够综合描述图像信息的特征向量,实验结果表明,算法有效地提高了肝脏CT图像的分类识别准确率。(3)设计开发了肝脏CT图像特征提取与识别系统,该系统主要包括图像特征提取和图像识别两个功能模块,实现了不同特征的提取及分析操作,并根据提取的特征进行图像分类,实现肝脏图像正异常分类的目的,在一定程度上能够辅助医生进行诊断。
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