【摘要】：為了在紋理特征下改善肺結(jié)節(jié)良、惡性的模式識(shí)別,提出一種基于local jet變換空間的紋理特征提取方法。首先利用二維高斯函數(shù)的前三階偏微分函數(shù)將結(jié)節(jié)原圖像變換到local jet紋理圖像空間,然后利用紋理描述子在該空間提取特征參數(shù)。以灰度值的前四階矩和基于灰度共生矩陣的特征參數(shù)作為紋理描述子,分別提取結(jié)節(jié)原圖像和變換后紋理圖像的特征參數(shù),以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器,對(duì)同一紋理描述子下的2個(gè)不同圖像空間的經(jīng)核主成分分析優(yōu)化后的特征參數(shù)集進(jìn)行結(jié)節(jié)良、惡性分類。以157個(gè)肺結(jié)節(jié)(51個(gè)良性,106個(gè)惡性)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示:兩種紋理描述子基于local jet變換空間提取的特征參數(shù)分別獲得82.69%和86.54%的分類正確率,較原圖像空間提高6%~8%,同時(shí)AUC值提高約10%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于local jet變換空間提取的紋理特征可以有效地改善肺結(jié)節(jié)良、惡性的模式識(shí)別。
[Abstract]:In order to improve the pattern recognition of benign and malignant pulmonary nodules under texture features, a texture feature extraction method based on local jet transform space is proposed. Firstly, the first three order partial differential function of Gao Si function is used to transform the nodule original image into the local jet texture image space, and then the texture descriptor is used to extract the feature parameters in the space. The first four moments of gray value and the feature parameters based on gray level co-occurrence matrix are used as texture descriptors to extract the feature parameters of the original nodular image and the transformed texture image, respectively. The BP neural network is used as the classifier. The feature parameter sets of two different image spaces under the same texture descriptor are classified into benign and malignant nodules by kernel principal component analysis (KPCA). 157 pulmonary nodules (51 benign and 106 malignant) were used as experimental data. The results showed that the classification accuracy of the two texture descriptors was 82.69% and 86.54%, respectively. Compared with the original image space, the value of AUC is increased by about 10. The experimental results show that the texture features extracted from local jet transform space can effectively improve the pattern recognition of benign and malignant pulmonary nodules.
【作者單位】： 天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院;天津醫(yī)科大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院;天津市生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)技術(shù)與儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：R563;TP391.41

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本文編號(hào)：2421032