文档介绍：论文题目: 多特征融合技术的研究及其在医学图像识别中的应用
专业: 计算机软件与理论
硕士生: 王桂花(签名)
指导教师: 张卫国(签名)
摘要
随着计算机视觉与各种先进医疗成像设备的不断发展,医学图像包含的信息也越加
丰富。这对自动化临床医疗诊断有着十分重大的意义。利用单一的图像特征很难全面、
精确地表达医学图像的内容,多特征融合已成为提取医学图像有效特征的必然途径。它
综合利用医学图像的各种信息可以对其有更快速和准确的理解。
信息融合由低到高分为三个层次,特征级融合在尽量保留原始信息的基础上,又克
服了原始数据量大而不稳定的特点,提取的融合特征可以有效地用于医学图像识别。
本文首先对灰度直方图特征、颜色矩特征、灰度共生矩阵特征、离散小波变换特征
和不变矩特征进行了详细的研究与实现,这是特征融合的基础。其次研究了基于多元统
计分析的主成分分析(PCA)方法在特征级融合中的应用,并利用采集到的肝脏 B 超图像
进行识别,对识别结果进行了分析与比较。最后通过对提取的肝脏图像特征分析与研究,
初始特征在有些维上存在明显的相关性,提取的高维特征直接应用于融合中,增加了后
期处理过程中的时间复杂度。提出利用模糊方法进行特征粗选择,再结合 PCA 进行融
合,并应用在肝脏 B 超图像识别中,对识别效果从平均正确率和识别时间性能两方面进
行分析与比较。
实验结果表明,融合特征对医学图像信息表达更完全更有效,可以带来更好的识别
效果。对不同样本图像下的特征选择结果进行分析与比较,结果表明模糊方法进行特征
选择是稳定和有效的。通过与直接 PCA 融合应用结果比较,特征选择后的识别效果更
好,不仅提高了识别平均正确率,还降低了识别过程的时间复杂度,实时性能更优,更
能有效地用在医学图像识别系统中。本文利用 Visual C++ 和开发了医学
图像识别系统,实现了肝脏 B 超图像的基本预处理方法、特征提取、特征选择和融合等
方法的研究,在计算机辅助诊断中具有一定的研究意义和实用价值。
关键词:医学图像识别;特征提取;特征融合;主成分分析;模糊方法
研究类型: 应用研究
Subject : Research on Multi-feature Fusion Technology and Its
Application in Medical Image Recognition
Specialty : Computer Software and Theory
Name : Wang Guihua (Signature)
Instructor : Zhang Weiguo (Signature)
ABSTRACT
With the continuous development puter Vision and a variety of advanced medical
imaging equipment, the information contained in the medical image is very rich. It is of great
significance for clinical automation diagnosis. Single image feature is difficult to fully express
medical image -feature fusion has e a natural way to extract the medical
image features. It prehensively utilize the medical image information to gain more
rapid and accurate understanding of medical images.
From low to high, information fusion can be divided into three levels. The feature-level
fusion not only keeps the most original information, but also es the unstable and large
characteristics of original data. Fusion feature can be effectively used in medical image
recognition.
Firstly, gray histogram feat