基于NALTDP的肝脏CT图像分类

摘要：

针对肝功能正常和肝功能异常CT图像之间差异性不明显的问题,提出一种基于邻域变化的特征提取模式,称为邻域均值局部三值方向模式(NALTDP),用于肝脏CT图像的分类.先对肝脏CT图像预处理,提取大小相同的正常和异常图像;再利用中心像素在相邻八个方向上邻域变化的相关性计算邻域均值,并对邻域均值进行三值模式、方向模式和三值方向模式的编码;最后统计直方图并采用支持向量机分类识别.NALTDP算子通过提取各个方向的邻域变化信息和方向信息,表达更多层次的局部纹理信息,放大图像间的差异性.实验表明,在不同参数情况下,与已有的几种方法相比,NALTDP 的分类识别率明显更高,所提出的分类方法比现有方法具有更好的性能.

关键词：肝脏图像分类、邻域均值、三值模式、方向模式

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61671221

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：191-196