【摘要】：低倍鏡下紋理特征不清晰,并且相較于高倍鏡更易受到方向和距離的影響。為此我們提出改進(jìn)的紋理特征計(jì)算方法,結(jié)合形狀分析方法,進(jìn)行特征級融合以提高骨質(zhì)疏松識別準(zhǔn)確率。通過對紋理參數(shù)在方向和距離上的分析,發(fā)現(xiàn)相關(guān)和短游程矩對方向非常敏感,并且距離在等于3時(shí)各參數(shù)變化趨于穩(wěn)定�；谧儺愊禂�(shù)法利用相關(guān)和短游程矩計(jì)算各個(gè)方向權(quán)重系數(shù),使用距離等于3時(shí)的紋理數(shù)據(jù)得到最終紋理參數(shù)結(jié)果,融合形狀參數(shù),用線性支持向量機(jī)、K-最近鄰分類算法和線性判別分析方法進(jìn)行分類識別。采用加權(quán)紋理參數(shù)比常規(guī)未加權(quán)的紋理參數(shù)識別準(zhǔn)確率高,同時(shí)融合了形狀參數(shù)后識別準(zhǔn)確率比僅用紋理參數(shù)高。線性判別分析識別率最高達(dá)到了92.3%。采用加權(quán)紋理融合形狀參數(shù)的方法識別準(zhǔn)確率顯著提高,具有診斷應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:The texture feature of low power mirror is not clear, and it is more easily affected by direction and distance than high power mirror. In order to improve the accuracy of osteoporosis recognition, we proposed an improved texture feature calculation method, combined with shape analysis method, to perform feature level fusion. By analyzing the direction and distance of texture parameters, it is found that correlation and short run moment are very sensitive to each other, and the variation of each parameter is stable when the distance is equal to 3. Based on the variation coefficient method, correlation and short run-time moments are used to calculate the weight coefficients in each direction. The final texture parameters are obtained by using the texture data with distance equal to 3, and the shape parameters are fused. Linear support vector machine (LSVM), K-nearest neighbor classification algorithm and linear discriminant analysis (LDA) are used for classification and recognition. The recognition accuracy of weighted texture parameters is higher than that of conventional unweighted texture parameters, and the recognition accuracy is higher than that of only texture parameters after the shape parameters are fused. The highest recognition rate of linear discriminant analysis is 92.3%. The recognition accuracy of shape parameters by weighted texture fusion is improved significantly, which is valuable for diagnosis.
【作者單位】： 廣東醫(yī)科大學(xué)信息工程學(xué)院;廣東醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(81541104) 廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2014A030304006) 湛江市科技專項(xiàng)競爭性分配項(xiàng)目(2015A01039) 廣東醫(yī)科大學(xué)科研基金項(xiàng)目(M2016029)
【分類號】：R580;TP391.41

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2273629