摘要
本文针对海量医学影像信息的计算机辅助诊断技术中特征提取的难题,以脑CT图像为研究对象,提出了一种基于小波分解的纹理特征提取方法。首先通过对预处理后的子图像分别进行的分层处理与分层提取,构成纹理特征向量;然后采用创建数字化统计图谱的方法,对实验数据集进行了计算机辅助诊断实验。实验结果表明此方法可以标记出可能存在病变的区域,为医师的诊断提供辅助信息。
In this paper we propose and validate a method for feature extraction of brain CT images,which is a difficult problem in CAD technology for mass medical imaging information.Firstly,the preprocessed sub-images were divided into different layers to construct texture feature vectors.Secondly,CAD experiment was performed by constructing digital statistical atlas.Experiment results show that the method could mark the region where pathological changes may exist and provide information to physicians.
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期643-648,共6页
Chinese Journal of Scientific Instrument
基金
安徽省教委自然科学基金重点研究项目(2006KJ097A)资助
关键词
小波分解
纹理
计算机辅助诊断
wavelet decomposition
texture
CAD（computer assisted diagnosis）
作者简介
周平，2002于中国科学技术大学获得学士学位，2007年于中国科学技术大学获博士学位。现为东南大学生物科学与医学工程学院讲师。主要研究方向为医学信号处理，医学图像处理。E—mail：zhouping@seu．edu．cn李传富，2005年于中国科学技术大学获得博士学位。现为安徽省中医学院第一附属医院影像中心主任医师。主要研究方向为医学图像处理。E—mail：licf@mail．ustc．edu．cn
