基于形状纹理特征的食管癌和肝包虫病图像分类

• 作者: 严传波 刘志华 姚娟 娜迪亚·阿卜杜迪克依木
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 食管癌 肝包虫 医学图像 特征提取 K最近邻
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理
• 页码范围: 1427-1433
• 页数: 7页
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2019.12.012

摘要

目的:探讨用K最近邻(KNN)分类算法对食管癌X射线图像和肝包虫CT图像的Hu不变矩形状特征和小波变换纹理特征进行分类研究.方法:利用Hu不变矩算法和小波变换算法对食管癌X射线图像和肝包虫CT图像提取特征,用KNN分类器对特征值进行分类以验证所提取特征的分类能力.结果:对于食管癌X射线图像使用Hu不变矩算法提取形状特征具有较好的分类性能,对于肝包虫CT图像使用小波变换算法提取纹理特征具有较好的分类性能.结论:Hu不变矩形状特征结合KNN分类器的研究方法为新疆哈萨克族食管癌的分型提供一定的依据,小波变换纹理特征结合KNN分类器的研究方法为地方性肝包虫病的分型提供一定的依据,同时为计算机辅助诊断系统的研发奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚娟		41	106	7.0	8.0
2	严传波	新疆医科大学医学工程技术学院	42	112	6.0	8.0
3	娜迪亚·阿卜杜迪克依木	新疆医科大学基础医学院	3	1	1.0	1.0
4	刘志华	新疆医科大学公共卫生学院	3	0	0.0	0.0