基于KAP有向图模型的医学图像分类算法

摘要：

脑部CT图像拥有良好的纹理特性且图像间纹理角点的位置近似相同.基于此原因,文中提出基于K最近邻纹理角点(KAP)有向图模型的医学图像分类算法.首先提出面向纹理的角点提取方法;然后针对提取的角点,结合医学图像的固有特点,提出KAP有向图模型用于描述医学图像;最后基于KAP有向图模型提出医学图像分类算法.实验表明,文中算法在时间复杂度和准确度方面都取得较好结果.

关键词：医学图像、纹理、角点、图模型、分类

所属期刊栏目：29

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61370084,61272184,61202090;黑龙江省自然科学基金项目F2016005;中央高校基础科研业务费项目No.HEUCF100609,HEUCFT1202资助 Supported by National Natural Science Foundation of China61370084,61272184,61202090;Natural Science Foundation of Heilongjiang ProvinceF2016005;Fundamental Research Funds for the Central UniversitiesHEUCF100609,HEUCFT1202

在线出版日期：2016-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：427-438