新疆高发病食管癌图像的特征提取及分类

• 作者: 严传波 姚娟 孔喜梅 孙静 木拉提·哈米提 阿布都艾尼·库吐鲁克
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 食管癌 灰度共生矩阵 小波变换 特征提取 图像分类
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 37-44
• 页数: 8页
• 分类号: R318.04|R735.1|TP751
• 字数: 5251字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2017.01.06

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	木拉提·哈米提	新疆医科大学医学工程技术学院	55	190	8.0	10.0
2	姚娟	新疆医科大学第一附属医院影像中心	41	106	7.0	8.0
3	严传波	新疆医科大学医学工程技术学院	42	112	6.0	8.0
4	孙静	新疆医科大学医学工程技术学院	32	66	5.0	7.0
5	阿布都艾尼·库吐鲁克	新疆医科大学医学工程技术学院	21	65	5.0	6.0
6	孔喜梅	新疆医科大学医学工程技术学院	5	20	3.0	4.0