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1.
为探讨基于肺小结节CT图像灰度共生矩阵纹理特征的多水平模型,对北京友谊医院和宣武医院提供的185例2137张肺小结节CT图像提取4种灰度共生矩阵纹理特征。根据该类资料具有层次结构的特点,拟合多水平统计模型。结果表明,能量,熵和惯性矩,在患者水平上具有聚集性,且在良恶性肺小结节间的差异有统计学意义(P值均小于0.001),提示多水平模型可以灵活有效地处理肺小结节CT图像这类具有层次结构的数据,在一定程度上有利于早期肺癌的鉴别诊断。  相似文献
2.
为探讨医学数字化CT图像的压缩效果,选取具有重要临床意义的肺部CT数字化图像2186张,基于小波变换进行无视觉损失压缩,对压缩效果进行统计分析与评价。经肺部影像学专家肉眼进行盲法评判,压缩后与病理诊断结果符合率为91.89(95%C I为:79%-98%),压缩前后综合评分差别无统计学意义。小波变换较好地实现了对肺部患者数字化CT图像的无视觉损失压缩。  相似文献
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