融合先验知识特征的超声图像甲状旁腺结节识别
正确识别超声图像中的甲状旁腺结节对甲状旁腺功能亢进的诊断治疗非常重要.由于病人个体的差异性和超声图像的复杂性,采用图像的形态特征和纹理特征识别甲状旁腺结节准确率低.本文提出利用包膜以及结节与甲状腺相对位置的先验知识特征描述方法,并将其与形态、纹理特征融合,采用支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)识别甲状旁腺结节.实验结果表明,先验知识特征可以准确描述甲状旁腺结节的特征,融合先验知识特征比仅利用形态特征和纹理特征具有更高的识别准确率.
甲状旁腺结节、先验知识特征、SVDD、超声图像
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
北京化工大学-中日友好医院生物医学转化工程联合基金No.PYBZ1804
2021-06-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
944-952
