基于多特征融合的甲状腺结节良恶性识别

• 作者: 尹小童 曾朝伟 李亮 李梦烁 王昕
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 甲状腺结节识别 DLBP模型 RLBP模型 ULBP模型 参数寻优
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 137-140
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.171958

摘要

鉴于甲状腺结节良恶性的判别十分依赖于有效特征的提取,提出基于DLBP与RLBP模型相结合的局部纹理特征提取算法,首先利用RLBP模型解决图像旋转不变问题,然后与DLBP模型相结合对RLBP模式特征进行选择与降维,再与纵横比、圆形度、紧致度等形状特征相结合并输入到SVM分类器中.为了进一步提高识别率,提出基于粒子群算法与网格搜索算法相结合的SVM参数优化算法.实验结果表明,该模型提取的特征用于分类识别时较上述各种模型及传统的旋转不变等价ULBP模型能获得更高的识别率,且提出的参数寻优算法相比于传统寻优算法效率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昕	长春工业大学计算机科学与工程学院	40	182	7.0	11.0
2	李亮	长春工业大学计算机科学与工程学院	12	22	2.0	3.0
3	尹小童	长春工业大学计算机科学与工程学院	4	9	2.0	3.0
4	李梦烁	长春工业大学计算机科学与工程学院	4	9	2.0	3.0
5	曾朝伟	长春工业大学计算机科学与工程学院	4	9	2.0	3.0