换一批新疆高发病食管癌图像的特征提取及分类
Feature extraction and classificationof X-ray images for Xinjiang esophageal cancer with high morbidity
摘要目的 结合灰度共生矩阵和小波变换的纹理分析方法提取新疆哈萨克族高发病食管癌X射线钡剂造影图像的特征,旨在为放射科医生的诊断决策提供具有实际参考价值的辅助信息,提高食管癌诊断的准确率和效率.方法 选取2种中晚期食管癌——蕈伞型和缩窄型,以及正常食管图像各100张,利用基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法分别提取食管癌X射线图像的角二阶矩、熵、惯性矩、逆差矩及相关性的方差作为纹理特征,同时使用小波变换对食管癌X射线图像进行二层小波分解,获取其高频子图,并提取高频子图的能量特征作为纹理特征.然后,使用C4.5决策树算法构造一个分类器,对正常食管和中晚期食管癌图像进行分类研究.结果 共计提取11维特征,利用单一特征算法进行分类,灰度共生矩阵法分类准确率为64.66％,小波变换法分类准确率为77％.而综合的灰度共生矩阵和小波变换法的分类准确率为81.67％,更适用于正常食管和中晚期食管癌的分类.结论 本研究将灰度共生矩阵、小波变换算法与决策树C4.5相结合,对正常食管与蕈伞型和缩窄型食管癌进行特征提取及分析,结果表明本算法分类准确率较高,为开发食管癌的计算机辅助诊断系统奠定了基础.
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关键词
食管癌灰度共生矩阵小波变换特征提取图像分类esophageal cancergray level co-occurrence matrixwavelet transformationfeature extractionimage classification
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-3208.2017.01.06
发布时间
2017-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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