微型机与应用
微型機與應用
미형궤여응용
MICROCOMPUTER & ITS APPLICATIONS
2014年
5期
49-52
,共4页
病灶检测%颜色直方图%超像素%LBP
病竈檢測%顏色直方圖%超像素%LBP
병조검측%안색직방도%초상소%LBP
lesion detection%color histogram%superpixel%LBP
提出了一种基于胃镜图像的计算机辅助病灶检测方法。首先，引入超像素理论，将胃镜图像分割成大小均匀且包含相似像素的若干区域；然后，分别提取颜色特征和纹理特征，并将其融合作为特征描述符；最后，采用二级串联分类器进行胃镜图像内干扰区域的去除以及病灶区域的识别。实验结果表明，本方法病灶检测正确率（ AUC ）可达到91.588%。
提齣瞭一種基于胃鏡圖像的計算機輔助病竈檢測方法。首先，引入超像素理論，將胃鏡圖像分割成大小均勻且包含相似像素的若榦區域；然後，分彆提取顏色特徵和紋理特徵，併將其融閤作為特徵描述符；最後，採用二級串聯分類器進行胃鏡圖像內榦擾區域的去除以及病竈區域的識彆。實驗結果錶明，本方法病竈檢測正確率（ AUC ）可達到91.588%。
제출료일충기우위경도상적계산궤보조병조검측방법。수선，인입초상소이론，장위경도상분할성대소균균차포함상사상소적약간구역；연후，분별제취안색특정화문리특정，병장기융합작위특정묘술부；최후，채용이급천련분류기진행위경도상내간우구역적거제이급병조구역적식별。실험결과표명，본방법병조검측정학솔（ AUC ）가체도91.588%。
This paper proposes a computer-aided detection method based on gastroscope images. Firstly , segment the gastroscope images based on the theory of superpixels to obtain the areas of uniform pixels. Then, extract color histogram and combine with the LBP texture as the feature descriptor. Finally, two-stage tandem classifier is utilized to wipe off the interference and recognize the lesion region. This method performs well with the 91.588% accuracy.
