肝细胞癌MR图像的纹理分类研究

• 作者: 刘彦伯 吴跃 惠孛 邱甲军
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机辅助诊断 肝细胞癌 核磁共振图像 纹理分析
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 生物电子学
• 页码范围: 619-626
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.04.021

摘要

结合小波多分辨率分析方法与统计分析方法提出了一种复合纹理分类模型,评估其基于核磁共振(MR)图像辅助诊断肝细胞癌(HCC)与正常肝脏组织的价值.首先,训练样本按类别分成两组,在每组中执行小波系数统计;其次,对新样本的小波系数基于两组统计结果执行两次离散化,以直方图、共生矩阵、游程长度矩阵等方法提取到两组特征;最后,基于两组特征执行两次分类以计算新样本的类别属性概率并决策.实验结果显示,该模型获得了比传统方法更好的分类性能,表明采用该模型对基于MR图像进行HCC与正常肝脏组织的计算机辅助诊断是有益的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴跃	电子科技大学计算机科学与工程学院	95	1014	16.0	27.0
2	惠孛	电子科技大学信息与软件工程学院	10	47	4.0	6.0
3	邱甲军	电子科技大学计算机科学与工程学院	2	3	1.0	1.0
4	刘彦伯	电子科技大学信息与软件工程学院	2	3	1.0	1.0