基于LBP和GLCM的肠道肿瘤图像特征提取方法

TP391.41; 针对肠道肿瘤图像样本有限导致肿瘤识别率低和收敛速度慢的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的肠道肿瘤图像特征提取方法.首先,利用最大类间方差法自动计算图像灰度阈值,进行感兴趣区域的提取;然后,采用LBP+GLCM对肠道肿瘤部分图像进行特征提取,并利用支持向量机识别.对1 500张肠道肿瘤图像进行实验的结果表明,该方法可达到94.84％的识别准确率,能有效辅助医学诊疗....

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Published in吉林大学学报（理学版） Vol. 60; no. 4; pp. 911 - 918
Main Authors 杨波, 张立娜, 韩霄松
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 长春财经学院信息工程学院,长春130122%吉林农业大学信息技术学院,长春130118%吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012 2022
吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012
Subjects
支持向量机
感兴趣区域
灰度共生矩阵
局部二值模式
肠道肿瘤
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ISSN1671-5489
DOI10.13413/j.cnki.jdxblxb.2021263

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Summary:TP391.41; 针对肠道肿瘤图像样本有限导致肿瘤识别率低和收敛速度慢的问题,提出一种基于局部二值模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的肠道肿瘤图像特征提取方法.首先,利用最大类间方差法自动计算图像灰度阈值,进行感兴趣区域的提取;然后,采用LBP+GLCM对肠道肿瘤部分图像进行特征提取,并利用支持向量机识别.对1 500张肠道肿瘤图像进行实验的结果表明,该方法可达到94.84％的识别准确率,能有效辅助医学诊疗.
ISSN:1671-5489
DOI:10.13413/j.cnki.jdxblxb.2021263