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基于局部纹理特征的超声甲状腺结节良恶性识别详解
基于局部纹理特征的超声甲状腺结节良恶性识别
熊 伟 龚 勋 罗 俊 李天瑞
西南交通大学信息技术与科学学院成都 四川省医学科学院四川省人民医院成都
摘 要为了实现超声甲状腺结节的自动分类本文提出了一种利用局部纹理特征与多示例学习方法
相结合以克服结节区域特征信息的重叠性从感兴趣区域提取其局部纹理特征将感兴趣区域看作由
所有局部特征构成的示例包再采用多示例学习方法中的 算法来实现对样本进行识别分
类实验结果表明本文方法对超声甲状腺结节良恶性识别具有较高的分类准确率且分类准确率达
可应用于甲状腺临床诊断并为其相关领域提供有效参考
关键词图像分类多示例学习灰度共生矩阵甲状腺超声图像
中图分类号 文献标志码
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