基于改进的GLCM甲状腺纹理特征提取与分析

• 作者: 刘哲 宋余庆 汪娟 陈香远
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 灰度共生矩阵 甲状腺核磁共振图像 Logistic回归模型 ROC曲线下面积
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 176-182
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1708-0317

摘要

为了提高病变和正常的甲状腺核磁共振图像(MR)的分类准确率,提出了改进的窗口自适应灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)纹理特征提取算法.采用基于统计的纹理特征GLCM算法提取感兴趣区域(ROIs)的纹理特征,由HOG特征启示,研究基于梯度信息的GLCM窗口自适应算法,考虑了梯度信息对GLCM中滑动窗口大小设置的影响,克服了传统方法的固定窗口对图像细节保留的影响,同时为了消除各向异性,取四个方向的共生矩阵的均值作为最终的共生矩阵,最后计算GLCM的相关、能量、对比、逆差矩和熵的均值和方差.对94幅甲状腺图像采用逻辑回归模型分析来预测分类准确度,结果显示,该方法优于其他的方法,对甲状腺图像诊断性能更好,预分类准确率达到96.8％,灵敏度97.90％,特异度95.7％,ROC曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)为0.968.实验结果表明改进的GLCM能够有效辅助医生对甲状腺MR图像做出正确诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋余庆	江苏大学计算机科学与通信工程学院医学图像处理实验室	128	1213	20.0	29.0
2	刘哲	江苏大学计算机科学与通信工程学院医学图像处理实验室	37	132	7.0	9.0
3	陈香远	江苏大学医学院	4	1	1.0	1.0
4	汪娟	江苏大学计算机科学与通信工程学院医学图像处理实验室	1	0	0.0	0.0