肝臟超聲圖像是臨床上對肝病進(jìn)行診斷的重要依據(jù),因此,肝臟超聲圖像對于肝病診斷具有十分重要的意義。但是,臨床上采集到的圖像具有回聲不均勻、病變邊緣模糊等缺點,肝臟疾病的無創(chuàng)診斷容易受到影響。傳統(tǒng)的計算機(jī)輔助診斷中使用的特征提取算法不能很好地描述超聲環(huán)境下肝臟圖像的特點,而且識別的準(zhǔn)確率比較低。針對上述問題,本文對基于稀疏表示的肝病識別方法做了較為深入的研究,并且針對目前存在的問題,提出了一些新的解決思路。本文的主要工作有以下幾個方面:(1)研究了多種特征提取算法,例如:LBP、HOG、Gabor小波和GLCM等,了解了不同的特征提取算法的特性,選取適合描述肝臟超聲圖像特征的算法。并且將不同的特征進(jìn)行融合并使用隨機(jī)森林算法進(jìn)行了特征篩選,選取最能描述圖像特征的維度。此外,使用改進(jìn)的支持向量機(jī)模型,引入變分知識對其模型進(jìn)行求解,同時篩選出最具表示性的特征和特征中能有效描述圖像的維度。這兩種方法均既起到了降低維度的作用,提高運(yùn)算速度,又能更好地描述肝臟圖像特征,保證較高的識別準(zhǔn)確率。(2)優(yōu)化字典的性能,設(shè)計出表示能力強(qiáng)的字典�；赟GK算法的字典訓(xùn)練方法,既有很強(qiáng)的穩(wěn)定性,又有很高的執(zhí)行效率。...

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1正常肝、肝硬化與脂肪肝超聲圖像

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章肝病識別與特征提取肝硬化是常見的慢性肝病，由一種或多種病因長期或反復(fù)作用形成的彌漫性肝損害。脂肪肝是由于肝細(xì)胞內(nèi)脂肪堆積過多引起的病變。如果肝組織內(nèi)脂肪蓄積太多，就會成為脂肪肝。正常肝、肝硬化和脂肪肝在超聲環(huán)境下的圖像分別如圖2.1所示：

圖2.2圖像的ROI提取

圖2.2圖像的ROI提取前醫(yī)學(xué)影像技術(shù)進(jìn)步飛速，由醫(yī)學(xué)成像設(shè)備上直接獲取的圖像量[31]，但是由于醫(yī)學(xué)圖像本身的特點和成像設(shè)備的局限性以及求，需要對肝臟超聲圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理，否則會影響后續(xù)用離散余弦變換[32]方法和TC模型[33]對樣本進(jìn)行去噪，但是圖果很不理想....

圖2.3LBP計算示例

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文8鄰域進(jìn)行閾值操作，將灰度值大于點(,)ccxy像素值的作完成后，可以得到一組二進(jìn)制數(shù)，LBP編碼的計算1,0()2PpPRpcpLBPsgg1,0()0,0xsxx中心像素(,)ccxy的灰....

圖2.4不同（P,R）的圓形對稱鄰域

例如圖2.3所示：(a)灰度圖(b)二值集(c)編碼集圖2.3LBP計算示例可以應(yīng)用于不同半徑的圓形鄰域。設(shè)中心點坐標(biāo)為徑為R的圓上P個等間隔分布的像素的灰度),Rsin(2p/P))。不同(P,R)的圓形鄰域的LBP編像素的個數(shù)，R....

本文編號：4018672