基于小波变换的新疆地方性肝包虫CT 图像分类研究
Xinjiang Local Liver Hydatid CT Images Classification and Research based -wavelet Transform
摘要采用基于 sym4和 db4小波基两种小波变换方法,探讨对新疆地方性肝包虫 CT 图像的分类价值。使用 sym4和 db4小波两种小波基,提取感兴趣病灶区的纹理特征,并通过统计学方法筛选出特征子集,采用C4.5决策树算法构建正常肝脏和多子囊型病变肝脏 CT 图像的计算机分类模型,并对模型进行准确性、灵敏度和特异性的验证评估。结果显示,对正常肝脏和多子囊型肝包虫进行分类,sym4小波的识别正确率为92.5%,db4小波的识别正确率为97.5%。实验结果表明,小波变换法所提取的纹理特征对识别正常肝脏和多子囊型肝包虫 CT 影像有较好的意义,也为后续的基于内容的新疆地方性肝包虫病的诊断系统奠定了基础。
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