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结合图像分割和多特征融合识别乳腺钼靶图像
编辑人员丨1周前
目的:结合图像自动分割技术和机器学习方法对乳腺钼靶X线图像进行准确分类识别。方法:以数字钼靶X线图像数据库（DDSM）中的BI-RADS4类的簇状分布多形性钙化钼靶图像为研究对象，自动切分图像的感兴趣区域（ROI）。对小波变换、Gabor滤波和灰度共生矩阵法所提取的特征参数进行融合，并基于灵敏度分析对融合后的特征参数进行筛选。使用基于集成学习的方法，对多项式核支持向量机（SVM）、随机森林和逻辑（logistic）回归分类器进行投票集成，构成用于乳腺钼靶X线图像自动分类的分类器。投票集成方法为软投票。结果:提出的集成分类器可高效地识别与分类乳腺钼靶X线图像，其分类的灵敏度、特异度和准确率分别为99.1%、99.6%和99.3%。结论:所提出的乳腺钼靶X线图像处理与分类识别方法能为医生的临床判断提供辅助检测的依据，并为细分BI-RADS4类图像提供技术基础。
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编辑人员丨1周前
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基于Gabor小波-传递熵的脑-肌电信号同步耦合分析
编辑人员丨2023/8/6
人体运动中脑电(EEG)信号和肌电(EMG)信号间的同步特征能够反映皮层肌肉间功能耦合(FCMC)的关系.本文将Gabor小波和传递熵(TE)结合,提出一种新的方法(Gabor-TE)用以定量分析不同恒定握力下EEG-EMG信号间的非线性同步耦合特征及方向特性.本研究首先选取9名健康受试者在4种不同恒定握力下的EEG、EMG信号,并以Gabor小波变换进行局部分解;然后计算频带TE值并定义单位传递面积指标(ATE),分析恒定握力下EEG-EMG信号的局部频段同步特征及方向特性;最后探究EEG信号和EMG信号功率谱对Gabor-TE方法分析结果的影响.本文研究结果表明:恒定握力下,β频段EEG→EMG方向TE值高于EMG→EEG方向,且随握力水平增加EEG→EMG方向上β频段ATE值降低;γ频段TE值在EMG→EEG和EEG→EMG方向上的差异随握力增加而呈现出一定的变化规律;EMG功率谱与特征频段TE结果强相关.本文试验结果表明,Gabor-TE方法能定性、定量描述EEG-EMG信号在局部频带和信息传递上的非线性同步耦合特征,今后或可为研究运动控制及患者康复评价提供一定的理论依据.
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编辑人员丨2023/8/6
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基于Gabor小波和深度置信网络的肺结节良恶性分类研究
编辑人员丨2023/8/6
目的 从频率域角度研究孤立性肺结节纹理特征,探讨深度置信网络对其良恶性的分类效果,达到辅助医生提高早期肺癌诊断准确率的目的.方法 首先,利用Gabor小波对1012例患者的1072张孤立性肺结节CT图像提取纹理特征,用受限玻尔兹曼机对特征向量进行编码,学习数据本质特征;然后,用得到的纹理特征向量集训练深度置信网络,构建分类模型;最后,通过K折交叉验证法从准确性、ROC曲线下面积(AUC值)以及时间成本方面对本文提出的研究方法进行评估.结果 经Gabor小波变换并构建DBN分类模型的准确度为83.75％,测试集的AUC值为0.78.与传统支持向量机分类模型相比,所提方法的准确度上升了0.56％,时间成本缩减了一半.结论 利用Gabor小波从频率域提取纹理特征,结合深度置信网络构建分类模型能够取得较好的分类效果,一定程度上能够为临床诊断肺结节的良恶性提供参考.
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编辑人员丨2023/8/6
