【摘 要】
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随着人们生活水平的提高,各类肝脏慢性疾病的发病率越来越高,而肝纤维化是各种慢性疾病向肝硬化发展的必经途径。临床上通过B超成像技术辅助诊断肝纤维化,在很大程度上仅凭医
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随着人们生活水平的提高,各类肝脏慢性疾病的发病率越来越高,而肝纤维化是各种慢性疾病向肝硬化发展的必经途径。临床上通过B超成像技术辅助诊断肝纤维化,在很大程度上仅凭医生肉眼进行定性和经验性的判断,具有一定的局限性。本文旨在通过计算机对肝纤维化B超图像的纹理分析研究,进一步挖掘图像信息,为B超诊断肝纤维化提供一种计算机辅助诊断的客观手段。 首先,本文分析并比较了近几年来应用于肝脏B超图像的各种纹理分析方法,然后结合肝纤维化的病理变化及其结构特征,提出了基于纹理分析理论对肝纤维化B超图像进行识别的研究方法及框架,主要包括两个步骤: 一、纹理特征提取:通过选取了三种纹理特征提取方法灰度共生矩阵法、傅立叶功率谱法和分形模型法,分别从时域、频域和基于模型的角度,来提取肝纤维化和正常人肝脏B超图像的纹理特征。根据对照实验及显著性差异检验分析,初步选择了6个特征参数,包括灰度共生矩阵的对比度(CON)、角二阶距(ASM)、同质度(HOM),傅立叶功率谱的能量(ENE)、方差(VAR),Peleg双毯法计算得到的分维值(PEL),构成特征矢量。 二、纹理自动识别:选取40个样本,正常和纤维化肝组织各20例,选取64×64像素大小的ROI图像块进行纹理识别,采用有监督
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