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针对肝包膜特征图的自动化提取方法
文献摘要：
为了自动化提取肝包膜及其上下组织特征图,实现全自动特征学习,文中提出采用频域处理与图像形态学处理的方法对图像进行预处理,并借鉴移动平均法提出二路交叉感受野策略,由感受野映射区域进行特征筛选与分析.通过对数能量函数识别并定位目标区块,从而实现对肝实质病变特征、肝包膜、肌肉脂肪层纹理特征数据提取与分析,并根据数据分析获取肝包膜及其上下组织特征图.根据特征区域的相对位置,提出区块纠错机制对误检区块进行校正,使其更具鲁棒性.实验结果表明,在对肝硬化超声图像中的肝包膜及其上下组织特征图的提取过程中,该提取机制在正常、轻度、中度阶段特征提取均达到100％的准确率,对于重度病情阶段的特征提取准确率达到84.6％.
文献关键词：
高频超声图像;肝硬化;傅里叶变换;肝包膜;二路交叉感受野;对数能量收益函数;移动平均法;纠错机制
中图分类号：
作者姓名：
牛广利;刘翔;宋家琳;汤显
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620;中国人民解放军第二军医大学长征医院超声诊疗科,上海200003
文献出处：
引用格式：
[1]牛广利;刘翔;宋家琳;汤显-.针对肝包膜特征图的自动化提取方法)[J].电子科技,2022(10):39-44
A类：
二路交叉感受野,对数能量收益函数
B类：
肝包膜,特征图,自动化提取,组织特征,特征学习,频域,图像形态学,形态学处理,移动平均法,特征筛选,能量函数,目标区,肝实质,病变特征,纹理特征,特征数据,数据提取,特征区域,相对位置,纠错机制,肝硬化,阶段特征,高频超声图像,傅里叶变换
AB值：
0.261926
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