基于小波包变换的肝脏超声图像检测方法研究

R318; 目的:提出一种基于小波包变换的肝脏超声图像检测方法,以表征正常肝、脂肪肝和异质性肝.方法:从开源GitHub医学影像数据集中随机选取88幅受试者的超声图像,分别进行图像分割、小波包变换、特征提取,然后采用层次分类方法对肝脏进行分类,并使用支持向量机(support vector machines,SVM)和k-近邻算法(k-nearest neighbor,k-NN)进行分类测试.使用留一法交叉验证验证该方法的性能.结果:基于小波包变换的超声图像检测方法的性能较好,检测异质性肝、脂肪肝和正常肝的敏感度分别为100％、100％和95.1％.结论:基于小波包变换的肝脏超声图像检测方法的...

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Published in医疗卫生装备 Vol. 43; no. 7; pp. 10 - 13
Main Authors 杨青, 周晓芸
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 南京市职业病防治院,南京 210042%南京理工大学计算机科学与技术学院,南京 210014 2022
Subjects
肝脏超声
超声图像
特征提取
肝脏疾病
小波包变换
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Summary:R318; 目的:提出一种基于小波包变换的肝脏超声图像检测方法,以表征正常肝、脂肪肝和异质性肝.方法:从开源GitHub医学影像数据集中随机选取88幅受试者的超声图像,分别进行图像分割、小波包变换、特征提取,然后采用层次分类方法对肝脏进行分类,并使用支持向量机(support vector machines,SVM)和k-近邻算法(k-nearest neighbor,k-NN)进行分类测试.使用留一法交叉验证验证该方法的性能.结果:基于小波包变换的超声图像检测方法的性能较好,检测异质性肝、脂肪肝和正常肝的敏感度分别为100％、100％和95.1％.结论:基于小波包变换的肝脏超声图像检测方法的敏感度高,可以用来区分正常肝、脂肪肝和异质性肝的超声图像.
ISSN:1003-8868
DOI:10.19745/j.1003-8868.2022135