计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2015年
6期
320-323,355
,共5页
肠癌%内镜图像%细微特征
腸癌%內鏡圖像%細微特徵
장암%내경도상%세미특정
intestinal cancer%Endoscopic images%Subtle feature
肠癌内镜图像中病变区域的细微特征的捕获,对于肠癌早期的发现和诊断具有重要的意义.肠癌内镜图像中病变区域的细微特征对光感图像回应的特征较弱,无法在CT图像中形成较为明显的回波特征.传统的捕获模型捕获方法在对弱特征捕获时,很容易当成噪声特征过滤,造成捕获准确性降低,提出一种采用局部多尺度梯度变换算法的肠癌内镜图像中病变区域的细微特征捕获方法.计算肠癌内镜图像中病变区域的细微特征不同尺度,利用非最大抑制法提取细微病变特征点.将内镜图像转换为只有病变区域的细微特征与背景的二极值图,利用质心亚像素法对病变区域的细微特征点的坐标进行重新定位,消除回波特征较弱的干扰,提高了识别的精确度.实验结果表明,改进算法能够有效提高肠癌内镜图像中病变区域的细微特征捕获的准确性.
腸癌內鏡圖像中病變區域的細微特徵的捕穫,對于腸癌早期的髮現和診斷具有重要的意義.腸癌內鏡圖像中病變區域的細微特徵對光感圖像迴應的特徵較弱,無法在CT圖像中形成較為明顯的迴波特徵.傳統的捕穫模型捕穫方法在對弱特徵捕穫時,很容易噹成譟聲特徵過濾,造成捕穫準確性降低,提齣一種採用跼部多呎度梯度變換算法的腸癌內鏡圖像中病變區域的細微特徵捕穫方法.計算腸癌內鏡圖像中病變區域的細微特徵不同呎度,利用非最大抑製法提取細微病變特徵點.將內鏡圖像轉換為隻有病變區域的細微特徵與揹景的二極值圖,利用質心亞像素法對病變區域的細微特徵點的坐標進行重新定位,消除迴波特徵較弱的榦擾,提高瞭識彆的精確度.實驗結果錶明,改進算法能夠有效提高腸癌內鏡圖像中病變區域的細微特徵捕穫的準確性.
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