基于小波分析的皮肤肿瘤轮廓结构不规则特征分类器设计

摘要：

皮肤肿瘤轮廓的结构不规则性对黑色素瘤临床早期诊断具有重要意义.针对皮肤肿瘤轮廓结构不规则性度量和特征分类器设计问题,提出了一种基于小波子带分析的轮廓结构分量获取及多尺度特征神经网络分类器构建方法.利用肿瘤轮廓小波子带能量的Hausdorff距离寻找显著性小波子带,进而重构肿瘤轮廓的结构分量；给出基于显著性小波子带的轮廓多尺度结构不规则特征描述——基于统计和几何的轮廓结构不规则性度量.对单尺度/多尺度、小样本/大样本,以及特征选择前后神经网络分类器性能进行了实验.结果表明,在小样本情况下,基于显著性小波子带多尺度特征描述扩展了样本的特征空间维数,使得特征选择后分类器的灵敏度和特异度指标分别等于和优于大样本分类器.

关键词：黑色素瘤检测、轮廓不规则性、多尺度描述子、显著性小波子带

所属期刊栏目：16

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60775016;浙江省重大科技专项基金项目2007C13062

在线出版日期：2012-02-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1791-1801