【摘 要】
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针对医学图像中存在的灰度对比度低、器官组织边界模糊等问题,提出一种新的随机森林(RF)特征选择算法用于鼻咽肿瘤MR图像的分割。首先,充分提取图像的灰度、纹理、几何等特征
【机 构】
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四川大学电子信息学院,四川大学计算机学院,四川大学华西医院肿瘤科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61701324)~~
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针对医学图像中存在的灰度对比度低、器官组织边界模糊等问题,提出一种新的随机森林(RF)特征选择算法用于鼻咽肿瘤MR图像的分割。首先,充分提取图像的灰度、纹理、几何等特征信息用于构建一个初始的随机森林分类器;随后,结合随机森林特征重要性度量,将改进的特征选择方法应用于原始手工特征集;最终,以得到的最优特征子集构建新的随机森林分类器对测试图像进行分割。实验结果表明,该算法对鼻咽肿瘤的分割精度为:Dice系数79.197%,Acc准确率97.702%,Sen敏感度72.191%,Sp特异性99.502%。通过与
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