基于波原子变换的超声图像纹理特征分类

作     者：李红卫 杜锐 胡银伟 LI Hong-wei;DU Rui;HU Yin-wei

作者机构：中部战区总医院(汉口院区)医学工程科武汉430010 中部战区总医院(汉口院区)超声影像科武汉430010 

出 版 物：《医疗卫生装备》 (Chinese Medical Equipment Journal)

年 卷 期：2019年第40卷第5期

页      面：7-11页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0836[工学-生物工程] 

主　　题：超声图像 波原子变换 纹理分类 支持向量机 奇异值分解 

摘      要：目的:提出一种基于波原子变换的超声图像纹理特征分类方法,并验证其分类效果。方法:首先选取肝硬化超声图像,运用波原子变换提取感兴趣区域的图像纹理特征,然后利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)寻找最佳特征组合,最后运用支持向量机(support vector machine,SVM)对样本图像进行分类。结果:实验结果表明该方法区分正常肝脏与肝硬化组织、血管和远场阴影有较高的分类率,其准确度分别为77.58%、92.74%和63.55%。结论:波原子变换作为一种新的多尺度图像分析工具,用来提取和表征医学超声图像纹理特征具有显著的效果,可用于手术指导和超声设备的辅助诊断。