| 基于双树复数小波变换的微钙化诊断方法 |
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| 引用本文： | 杨威,高协平.基于双树复数小波变换的微钙化诊断方法[J].光子学报,2010,39(6). |
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| 作者姓名： | 杨威 高协平 |
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| 作者单位： | 湘潭大学,信息工程学院,湖南,湘潭,411105 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，湖南省科技厅项目 |
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| 摘 要： | 提出一种基于双树复数小波变换的微钙化分类方法.通过提取基于小波和灰度直方图的纹理特征,结合遗传算法进行特征优化,分别用神经网络,支持向量机和KNN分类器进行微钙化的良恶性分类.对三种不同的分类器进行对比,结果表明:KNN分类器取得最好的效果,而支持向量机优于神经网络.KNN分类器对比于神经网络和支持向量机,无需训练,可节约训练时间,最直接地利用了样本和样本之间的关系,减少了类别特征选择不当对分类结果造成的不利影响,可以最大程度地减少分类过程中的误差项.在类别决策时,KNN分类器只与极少量的相邻样本有关,可以较好地避免样本数量的不平衡问题.与传统的小波比较,双树复数小波具有近似平移不变性和正则性,对图像信号具有良好的方向选择性,且冗余度有限,计算量较小.
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| 关 键 词： | 微钙化 双树复数小波变换 纹理特征 分类 |
Microcalcification Diagnosis Based on Dual-Tree Complex Wavelet Transform |
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| YANG Wei,GAO Xie-ping.Microcalcification Diagnosis Based on Dual-Tree Complex Wavelet Transform[J].Acta Photonica Sinica,2010,39(6). |
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| Authors: | YANG Wei GAO Xie-ping |
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