计算机学报
計算機學報
계산궤학보
Chinese Journal of Computers
2015年
9期
1809-1824
,共16页
荣晶施%潘海为%高琳琳%韩启龙%冯晓宁%李青
榮晶施%潘海為%高琳琳%韓啟龍%馮曉寧%李青
영정시%반해위%고림림%한계룡%풍효저%리청
医学图像%弱对称性%强对称性%多阶段分类
醫學圖像%弱對稱性%彊對稱性%多階段分類
의학도상%약대칭성%강대칭성%다계단분류
medical image%weak symmetry%strong symmetry%multi-stage classification
利用影像归档和通信系统收集的大量医学 CT 图像被广泛应用于临床诊断,从中提取的 ROI 区域和 ROI区域的特征可以用来对医学 CT 图像进行分类,从而辅助医生提高诊断精度。医学图像的成像结果显示一张医学图像关于中垂线两侧近似对称。基于这一脑部医学领域知识的指导,文中提出了基于对称性理论的医学图像多阶段分类(Multi-Stage Classification,MSC)方法。首先,文中提出了弱对称性和强对称性的定义,从不同粒度对医学图像的对称性进行了描述;然后,给出了基于灰度直方图相交性的弱对称性判定算法,对医学图像在较粗粒度上进行了第1阶段的分类;接着,提出了基于点对称的强对称性判定算法,结合弱对称性判定算法,对第1阶段分类结果为异常的图像进行了更细粒度的第2阶段分类,定位了病变区域的位置;最后,利用对病变区域所提取的特征,对病变区域进行了第3阶段的分类,以达到辅助医生诊断的效果。实验结果表明,基于对称性理论的医学图像多阶段分类方法提高了医学图像分类的准确度,同时减少了医生诊断决策的时间。
利用影像歸檔和通信繫統收集的大量醫學 CT 圖像被廣汎應用于臨床診斷,從中提取的 ROI 區域和 ROI區域的特徵可以用來對醫學 CT 圖像進行分類,從而輔助醫生提高診斷精度。醫學圖像的成像結果顯示一張醫學圖像關于中垂線兩側近似對稱。基于這一腦部醫學領域知識的指導,文中提齣瞭基于對稱性理論的醫學圖像多階段分類(Multi-Stage Classification,MSC)方法。首先,文中提齣瞭弱對稱性和彊對稱性的定義,從不同粒度對醫學圖像的對稱性進行瞭描述;然後,給齣瞭基于灰度直方圖相交性的弱對稱性判定算法,對醫學圖像在較粗粒度上進行瞭第1階段的分類;接著,提齣瞭基于點對稱的彊對稱性判定算法,結閤弱對稱性判定算法,對第1階段分類結果為異常的圖像進行瞭更細粒度的第2階段分類,定位瞭病變區域的位置;最後,利用對病變區域所提取的特徵,對病變區域進行瞭第3階段的分類,以達到輔助醫生診斷的效果。實驗結果錶明,基于對稱性理論的醫學圖像多階段分類方法提高瞭醫學圖像分類的準確度,同時減少瞭醫生診斷決策的時間。
이용영상귀당화통신계통수집적대량의학 CT 도상피엄범응용우림상진단,종중제취적 ROI 구역화 ROI구역적특정가이용래대의학 CT 도상진행분류,종이보조의생제고진단정도。의학도상적성상결과현시일장의학도상관우중수선량측근사대칭。기우저일뇌부의학영역지식적지도,문중제출료기우대칭성이론적의학도상다계단분류(Multi-Stage Classification,MSC)방법。수선,문중제출료약대칭성화강대칭성적정의,종불동립도대의학도상적대칭성진행료묘술;연후,급출료기우회도직방도상교성적약대칭성판정산법,대의학도상재교조립도상진행료제1계단적분류;접착,제출료기우점대칭적강대칭성판정산법,결합약대칭성판정산법,대제1계단분류결과위이상적도상진행료경세립도적제2계단분류,정위료병변구역적위치;최후,이용대병변구역소제취적특정,대병변구역진행료제3계단적분류,이체도보조의생진단적효과。실험결과표명,기우대칭성이론적의학도상다계단분류방법제고료의학도상분류적준학도,동시감소료의생진단결책적시간。
A large number of medical CT images collected by PACS are widely used in clinical diagnosis.ROI and the features of ROI extracted from CT images can be utilized to classify these medical images so as to assist doctors to improve the efficiency and precision of the diagnosis. Brain imaging shows that it is approximately symmetrical about the brain stem.Based on this medical knowledge guidance,a medical image multi-stage classification (MSC)based on the theory of symmetry is presented in this paper.First of all,weak symmetry and strong symmetry is defined to describe the symmetry from the different granularities.Then,the weak symmetry decision algorithm was given to finish the first-stage classification for medical image in the coarse granularity.Further,the strong symmetry decision algorithm based on the point symmetry is proposed,combining with the weak symmetry decision algorithm,to complete the second-stage classification for the abnormal images classified from the first-stage in the fine granularity in order to locate lesion area.Finally,the features extracted from the lesions are used for the third-stage classification to help the doctor’s diagnosis.Experimental results show that multi-stage classifi-cation method based on the theory of symmetry can increase the accuracy of the classification and reduce the time of the doctor’s diagnosis.