中南大学学报（自然科学版）
中南大學學報（自然科學版）
중남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY
2011年
9期
2746-2753
,共8页
超声肝图像%分维方法%傅里叶功率谱%纹理特征%ROC分析%SVM
超聲肝圖像%分維方法%傅裏葉功率譜%紋理特徵%ROC分析%SVM
초성간도상%분유방법%부리협공솔보%문리특정%ROC분석%SVM
研究描述超声肝图像纹理特征的分维方法.用14幅正常肝样本图像和14幅原发性肝癌样本图像检验并比较评估4种分维方法.用布朗运动方法、毯子法、傅里叶功率谱法和差分盒计数法4种方法得到的分维作为特征进行ROC(Receiver operating characteristic)分析,以SVM作为模式分类方法的分类正确率进行分析.研究结果表明:除了分数布朗运动方法外,由毯子法、傅里叶功率谱法和差分盒计数法获得的描述正常肝图像感兴趣区域的分维值明显小于描述原发性癌图像感兴趣区域的分维值；采用傅里叶功率谱方法得到最大的ROC曲线下的面积；用SVM(Support vector machine)方法进行分类也取得了与ROC分析类似的结果,即用傅里叶功率谱方法进行分类准确度最高,分数布朗运动和差分盒计数方法效果较差,毯子方法效果居中；傅里叶功率谱方法是描述超声肝图像纹理特征最适合的方法.
研究描述超聲肝圖像紋理特徵的分維方法.用14幅正常肝樣本圖像和14幅原髮性肝癌樣本圖像檢驗併比較評估4種分維方法.用佈朗運動方法、毯子法、傅裏葉功率譜法和差分盒計數法4種方法得到的分維作為特徵進行ROC(Receiver operating characteristic)分析,以SVM作為模式分類方法的分類正確率進行分析.研究結果錶明:除瞭分數佈朗運動方法外,由毯子法、傅裏葉功率譜法和差分盒計數法穫得的描述正常肝圖像感興趣區域的分維值明顯小于描述原髮性癌圖像感興趣區域的分維值；採用傅裏葉功率譜方法得到最大的ROC麯線下的麵積；用SVM(Support vector machine)方法進行分類也取得瞭與ROC分析類似的結果,即用傅裏葉功率譜方法進行分類準確度最高,分數佈朗運動和差分盒計數方法效果較差,毯子方法效果居中；傅裏葉功率譜方法是描述超聲肝圖像紋理特徵最適閤的方法.
연구묘술초성간도상문리특정적분유방법.용14폭정상간양본도상화14폭원발성간암양본도상검험병비교평고4충분유방법.용포랑운동방법、담자법、부리협공솔보법화차분합계수법4충방법득도적분유작위특정진행ROC(Receiver operating characteristic)분석,이SVM작위모식분류방법적분류정학솔진행분석.연구결과표명:제료분수포랑운동방법외,유담자법、부리협공솔보법화차분합계수법획득적묘술정상간도상감흥취구역적분유치명현소우묘술원발성암도상감흥취구역적분유치；채용부리협공솔보방법득도최대적ROC곡선하적면적；용SVM(Support vector machine)방법진행분류야취득료여ROC분석유사적결과,즉용부리협공솔보방법진행분류준학도최고,분수포랑운동화차분합계수방법효과교차,담자방법효과거중；부리협공솔보방법시묘술초성간도상문리특정최괄합적방법.
