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基于多极化特征和纹理特征的PolSAR图像分类 预览
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作者 宋瑞超 赵国忱 卜丽静 《城市勘测》 2019年第3期121-126,130共7页
提出了一种基于多极化与纹理特征的PolSAR图像分类方法。首先在经过图像预处理后,从散射矩阵得到的相干矩阵T和协方差矩阵C中提取出极化参数,组成极化特征向量;然后基于经典的灰度共生矩阵法提取出图像几种纹理参数,组成纹理特征向量;... 提出了一种基于多极化与纹理特征的PolSAR图像分类方法。首先在经过图像预处理后,从散射矩阵得到的相干矩阵T和协方差矩阵C中提取出极化参数,组成极化特征向量;然后基于经典的灰度共生矩阵法提取出图像几种纹理参数,组成纹理特征向量;再将这两种向量进行选择与融合;最后利用SVM分类器进行了结合极化与纹理特征的分类实验。为了检验该分类方法的效果,进行只加入极化特征和只加入纹理特征的分类实验,并进行Wishart监督分类。对上述四种分类结果进行对比与精度分析的结果表明,极化特征与纹理特征的结合能够有效提高分类精度。 展开更多
关键词 PolSAR图像分类 极化特征 纹理特征 特征向量
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基于纹理相似栈的超声图像分割方法 预览
2
作者 谢行雨 王玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期240-244,共5页
超声图像高噪声、低对比度的特点使其含噪图像的纹理信息较难提取。为此,提出一种基于自适应相似栈的聚类分割方法。对超声图像进行自适应去噪获得估计图像,结合超声图像和估计图像建立基于非局部搜索的相似栈列,应用相似栈列对超声图... 超声图像高噪声、低对比度的特点使其含噪图像的纹理信息较难提取。为此,提出一种基于自适应相似栈的聚类分割方法。对超声图像进行自适应去噪获得估计图像,结合超声图像和估计图像建立基于非局部搜索的相似栈列,应用相似栈列对超声图像纹理特征值进行修正,并使用K-means聚类将超声图像划分为互不重叠的区域。实验结果表明,该方法分割结果与人工分割结果的重合度达到93.28%,在差异较大的样本下重合度标准差为2.07%,从而验证其可对超声图像实现稳定有效的分割。 展开更多
关键词 图像分割 纹理特征 超声图像 小波变换 特征提取 特征聚类
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一种面向土地覆盖分类的卷积神经网络模型 预览
3
作者 史路路 郑柯 +1 位作者 唐娉 赵理君 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第3期34-42,共9页
针对卷积神经网络在土地覆盖分类中卷积层尺寸过大问题,研究了一种适用于土地覆盖分类像素级分类的土地覆盖分类模型。以陆地卫星中分辨率影像和快鸟高分辨率影像为实验数据,对比了不同样本尺寸大小和不同分辨率影像对模型分类结果的影... 针对卷积神经网络在土地覆盖分类中卷积层尺寸过大问题,研究了一种适用于土地覆盖分类像素级分类的土地覆盖分类模型。以陆地卫星中分辨率影像和快鸟高分辨率影像为实验数据,对比了不同样本尺寸大小和不同分辨率影像对模型分类结果的影响,并与传统的基于光谱特征以及光谱加纹理特征的方法进行对比分析。结果表明.陆地卫星中分辨率影像最佳训练样本尺寸大小为5像素×5像素,过大的样本尺寸在分类结果上会产生较强的滤波效应.减少了分类结果的细节信息,而过小的样本尺寸由于包含信息太少,导致误分严重;陆地卫星中分辨率影像分类结果细碎图斑少,一致性好.可有效减少分类后处理环节;快鸟高分辨率影像最佳训练样本尺寸大小为7像素×7像素.相比陆地卫星中分辨率影像滤波效应得到缓解.细节信息保存更好,精度提升更大.对训练样本尺寸选择更为鲁棒,在总体分类精度上优于基于光谱特征和光谱加纹理特征的分类方法,可以很好地应用于土地覆盖分类。 展开更多
关键词 卷积神经网络 土地覆盖分类 特征层 光谱特征 纹理特征
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基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测 预览
4
作者 丁华 王晓东 +2 位作者 章联军 陈晓爱 赖佩霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期159-166,237共9页
针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取... 针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取基于颜色和空间位置的显著图;然后分别提取基于颜色直方图的显著图和基于纹理特征的显著图;最后将前两个阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,提出的算法性能明显优于其他算法性能。 展开更多
关键词 SLIC算法 颜色特征 空间位置特征 纹理特征 直方图 显著性检测
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多维特征融合与Adaboost-SVM的车辆识别算法
5
作者 崔鹏宇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第3期608-612,共5页
为了解决车辆目标特征不明显而导致识别率低的问题,提出了基于多维特征融合与Adaboost-SVM强分类器的车辆目标识别算法。首先,根据车辆目标几何特征、颜色特征和纹理特征,融合为多维特征向量,达到组建强特征向量的目的。然后,融合Adabo... 为了解决车辆目标特征不明显而导致识别率低的问题,提出了基于多维特征融合与Adaboost-SVM强分类器的车辆目标识别算法。首先,根据车辆目标几何特征、颜色特征和纹理特征,融合为多维特征向量,达到组建强特征向量的目的。然后,融合Adaboost与多个弱分类器,建立强分类器,根据SVM的超优分类平面模型,训练多维特征向量,设计了Adaboost-SVM分类器,达到稳定准确识别车辆目标特征的目的。最后,将样本图像分为训练样本集与测试样本集,通过强分类器,实现并测试车辆目标识别算法。实验测试结果显示:与当前车辆识别技术相比,该算法拥有更高的识别准确度。 展开更多
关键词 车辆识别 多维特征融合 ADABOOST分类器 强分类器 几何特征 纹理特征
多纹理分级融合的织物缺陷检测算法 预览
6
作者 朱浩 丁辉 +1 位作者 尚媛园 邵珠宏 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期117-124,共8页
针对织物缺陷检测过程中纹理分布的复杂多样性引起误检和漏检的问题,结合织物纹理周期性特点,提出一种多纹理分级融合的织物缺陷检测算法。在检测过程中,首先利用织物缺陷图像的Tamura粗糙度图,对缺陷区域进行初步定位和自适应性生长,... 针对织物缺陷检测过程中纹理分布的复杂多样性引起误检和漏检的问题,结合织物纹理周期性特点,提出一种多纹理分级融合的织物缺陷检测算法。在检测过程中,首先利用织物缺陷图像的Tamura粗糙度图,对缺陷区域进行初步定位和自适应性生长,将初步定位的区域映射到原始织物图像中;其次根据织物图像的周期性分布特征,对初步定位区域进行分块,提取图像块的局部相位量化(LPQ)特征、Tamura特征,并将2种特征融合;然后计算融合特征与正常块特征的相似度,获取相似度图;最后将初步定位区域的经纬向特征图与相似度特征图融合,检测缺陷存在的区域。经TILDA织物纹理库数据的实验测试结果表明,缺陷区域的初步定位和自适应生长,降低了缺陷检测过程的冗余度,提高了检测效率,避免了织物缺陷检测过程中的误检和漏检情况。 展开更多
关键词 织物缺陷检测 织物纹理 特征融合 Tamura特征 局部相位量化特征
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融合亮度边缘和纹理的图像质量评价 预览
7
作者 胡文瑾 曹欣 叶雨琪 《吉林大学学报:工学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期283-289,共7页
传统图像质量评价算法往往采用单一特征进行质量评价,导致图像中很多重要信息丢失,本文针对这一不足提出了一种融合多特征的改进算法。该算法首先根据人眼视觉系统特性提取亮度分量,将彩色图像亮度分量与Scharr算子进行卷积,提取图像的... 传统图像质量评价算法往往采用单一特征进行质量评价,导致图像中很多重要信息丢失,本文针对这一不足提出了一种融合多特征的改进算法。该算法首先根据人眼视觉系统特性提取亮度分量,将彩色图像亮度分量与Scharr算子进行卷积,提取图像的边缘特征,计算结构相似度描述子;然后提取图像的局部方向模式纹理特征,利用直方图相交距离得到纹理相似度描述子;最后综合两者结果构建了一种新的图像质量评价方法。在LIVE数据库中对JP2K、JPEG、Fast Fading三种类型的失真进行了对比实验。结果表明:该算法和其他被广泛采用的图像质量评价算法相比,评价结果总体上与主观评价结果具有更高的一致性,尤其对Fast Fading图像效果非常好。 展开更多
关键词 计算机应用 图像质量评价 亮度分量 边缘特征 纹理特征 多特征融合
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自适应权重联合多尺度LBPV2纹理分类方法 预览
8
作者 张磊 陈昊 +1 位作者 王岩松 李一兵 《应用科技》 CAS 2019年第2期25-29,共5页
传统的局部二值模式仅局限于局部纹理信息的提取,忽略了全局纹理信息的表达,造成最终的纹理分类效果并不理想。为了解决以上问题,借鉴局部二值模式方差(LBPV)的优势,在此基础上提出了一种新的基于自适应权重联合多尺度LBPV^2的纹理图像... 传统的局部二值模式仅局限于局部纹理信息的提取,忽略了全局纹理信息的表达,造成最终的纹理分类效果并不理想。为了解决以上问题,借鉴局部二值模式方差(LBPV)的优势,在此基础上提出了一种新的基于自适应权重联合多尺度LBPV^2的纹理图像分类方法。该方法将方差平方作为直方图累积权重取代原来的方差权重,并采用自适应权重联合多尺度方案来实现多尺度纹理信息提取,进一步提升了纹理图像描述子的分类性能。在国际公认的Outex纹理数据集上的仿真实验表明,提出的这种新的基于自适应权重联合多尺度LBPV2的纹理图像分类方法能够实现纹理分类性能的显著改善. 展开更多
关键词 局部二值模式 纹理分类 自适应权重 联合多尺度方案 特征提取 局部方差 统计直方图 纹理数据集
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面向多纹理特征的脑瘤图像分割方法 预览
9
作者 张天驰 张健沛 +1 位作者 张菁 安东东 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期338-346,共9页
为了研究医学脑瘤图像纹理特征的选取和平滑图像分割轮廓线的问题,依据纳什均衡理论,给出了纳什均衡的多纹理特征计算方法和表示公式;并在纳什均衡多纹理计算的基础上,给出了纳什均衡计算的相似区域的判断与相似区域的合并方法,提出了... 为了研究医学脑瘤图像纹理特征的选取和平滑图像分割轮廓线的问题,依据纳什均衡理论,给出了纳什均衡的多纹理特征计算方法和表示公式;并在纳什均衡多纹理计算的基础上,给出了纳什均衡计算的相似区域的判断与相似区域的合并方法,提出了用于图像分割轮廓线平滑的面向多纹理特征的改进的C-V模型。脑瘤图像分割实验结果表明:本文方法与较典型的纹理图像分割方法相比,脑瘤图像分割准确率平均提高5%,验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 纹理图像分割 纹理特征 纳什均衡理论 C-V模型 相似区域 脑瘤图像
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ILBP算子在浓雾天气形势图识别中的应用 预览
10
作者 陈文兵 毛军杰 +1 位作者 陈允杰 周林义 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期199-204,209共7页
纹理是天气形势图的突出特征,有效地从天气形势图提取并表示其纹理是实现雾型实时在线预报的基础。基于此,提出一种改进的局部二值模式算法,通过调整局部二值模式(LBP)算子中二进制多项式的权重,实现其提取特定方向上纹理特征的目标。... 纹理是天气形势图的突出特征,有效地从天气形势图提取并表示其纹理是实现雾型实时在线预报的基础。基于此,提出一种改进的局部二值模式算法,通过调整局部二值模式(LBP)算子中二进制多项式的权重,实现其提取特定方向上纹理特征的目标。将江苏地区2010年-2017年500张浓雾天气形势图作为数据集,采用Chi统计法匹配测试数据与基准数据的相似度进行天气分类。实验结果表明,该算法的准确率、虚警率及临界成功指数分别为0.884、0.15和0.76,均优于LBP算法,具有较高的识别准确性与可靠性。 展开更多
关键词 改进的局部二值模式 纹理特征 特征提取 图像匹配 天气形势图
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基于灰度识别的猕猴桃形状疤痕图像纹理特征提取方法
11
作者 纪娜 何国荣 《自动化与仪器仪表》 2019年第1期159-162,共4页
针对传统猕猴桃形状疤痕图像纹理特征提取方法运行效率低的问题,提出基于灰度识别的猕猴桃形状疤痕图像纹理特征提取方法。首先利用TUT-34rs传感器完成图像采集,同时采用邻域平均法清洗采集到的图像,然后在此基础上进行图像灰度化和二... 针对传统猕猴桃形状疤痕图像纹理特征提取方法运行效率低的问题,提出基于灰度识别的猕猴桃形状疤痕图像纹理特征提取方法。首先利用TUT-34rs传感器完成图像采集,同时采用邻域平均法清洗采集到的图像,然后在此基础上进行图像灰度化和二值化处理,并进行图像边缘检测,最后在上述一系列准备过程基础上进行猕猴桃形状疤痕图像纹理特征提取。结果表明:利用该方法对猕猴桃形状疤痕图像纹理特征进行提取,平均花费的时间要比传统方法少2.88s,由此证明该方法的运行效率要好于传统方法。 展开更多
关键词 灰度识别 猕猴桃形状疤痕图像 纹理特征 特征提取
光学-极化SAR影像特征融合与分类 预览
12
作者 苏瑞雪 汤玉奇 《测绘与空间地理信息》 2019年第6期51-55,共5页
针对多源遥感影像分类的需要,本文提出一种光学-极化SAR影像特征融合与分类,利用山东省泰安市区域的Landsat-5与全极化ALOSPALSAR卫星进行了实验验证。实验结果表明,引入全极化SAR目标分解后向散射特征与极化均值纹理特征的特征级影像... 针对多源遥感影像分类的需要,本文提出一种光学-极化SAR影像特征融合与分类,利用山东省泰安市区域的Landsat-5与全极化ALOSPALSAR卫星进行了实验验证。实验结果表明,引入全极化SAR目标分解后向散射特征与极化均值纹理特征的特征级影像融合分类,总体精度达到98.8048%,能够充分利用影像特征之间的合作性与互补性,减少分类结果的椒盐噪声,从而有效地提高影像的分类精度。 展开更多
关键词 全极化SAR 光谱特征 纹理特征 融合 分类
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基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺识别研究 预览
13
作者 张陆 《农机化研究》 北大核心 2019年第3期232-235,共4页
针对番茄种植中营养元素的亏缺,肉眼不易进行识别判断的问题,以番茄亏缺氮、镁营养元素为研究对象,利用CDD摄像机采集研究图像,将图像进行处理后,提取分割出可以表现亏缺氮、镁的特征图像,提取颜色特征和纹理特征,并通过遗传算法进行优... 针对番茄种植中营养元素的亏缺,肉眼不易进行识别判断的问题,以番茄亏缺氮、镁营养元素为研究对象,利用CDD摄像机采集研究图像,将图像进行处理后,提取分割出可以表现亏缺氮、镁的特征图像,提取颜色特征和纹理特征,并通过遗传算法进行优化。同时,将优化的特征进行组合分析,以此建立特征模型,并确定特征向量用于分析提取出来的特征参数,建立的特征模型,并采用二叉树形式对番茄缺素识别进行研究。仿真试验结果表明:番茄种植中,采用计算机视觉技术识别亏缺氮、镁营养元素,识别准确率可以满足生产需要。种植户可以根据检测结果对番茄进行区别施肥,既能满足番茄生长的需要,又不会造成资源的浪费,符合农业可持续发展的要求。 展开更多
关键词 计算机视觉 番茄 营养元素亏缺 颜色特征 纹理特征
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复杂场景下在建建筑区域识别方法 预览
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作者 周文一 何小海 +2 位作者 卿粼波 万园洁 郑新波 《计算机系统应用》 2019年第1期140-146,共7页
针对在建建筑区域具有与周围非在建建筑颜色特征不同、与周围自然环境纹理特征不同的特点,提出了一种基于在建建筑颜色和纹理特征的高空影像中在建建筑区域识别方法.首先对只包含在建建筑图像数据集中的图像进行颜色和纹理特征提取,由... 针对在建建筑区域具有与周围非在建建筑颜色特征不同、与周围自然环境纹理特征不同的特点,提出了一种基于在建建筑颜色和纹理特征的高空影像中在建建筑区域识别方法.首先对只包含在建建筑图像数据集中的图像进行颜色和纹理特征提取,由这些特征矢量构建图像特征索引库;然后将待检测图像分块,对其颜色聚类屏蔽绿色植被区域并计算特征矢量,将其与特征索引库做相似性度量,判定该图像块在整个待检测图中的位置,对检测到的在建建筑用红色矩形框和唯一的标识符框选出来.实验结果显示,利用本文提出的在建建筑区域识别方法,能够有效地识别城市高空影像中的在建建筑区域,基于本文算法的系统可以运用于城市规划. 展开更多
关键词 在建建筑区域识别 颜色聚类 颜色特征 纹理特征
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Texture Feature Extraction from Thyroid MR Imaging Using High-Order Derived Mean CLBP
15
作者 Zhe Liu Cheng-Jian Qiu +3 位作者 Yu-Qing Song Xiao-Hong Liu Juan Wang Victor S.Sheng 《计算机科学技术学报:英文版》 SCIE EI CSCD 2019年第1期35-46,共12页
In the field of medical imaging,the traditional local binary pattern (LBP)and its improved algorithms are often sensitive to noise.Traditional LBPs are solely based on the signal information from local differences,and... In the field of medical imaging,the traditional local binary pattern (LBP)and its improved algorithms are often sensitive to noise.Traditional LBPs are solely based on the signal information from local differences,and the binary quantization method oversimplifies the local texture features while disregarding the imaging information from the concaveconvex regions between the high-order pixels and the neighboring sampling points.Therefore,we propose an improved Derived Mean Complete Local Binary Pattern (DM_CLBP) algorithm based on high-order derivatives.In the DM_CLBP method,the grey value of a single pixel is replaced by the mean grey value of the rectangular area block,and the difference between pixel values in the area is obtained using the second-order differentiation method.Based on the calculation concept of the complete local binary pattern (CLBP)algorithm,the cascade signs and magnitudes of the two components are encoded and recombined in DM_CLBP using a uniform pattern.The results from the experiments showed that the proposed DM_CLBP descriptors achieved a classification accuracy of 94.4%.Compared with LBP and other improved algorithms,the DM_CLBP algorithm presented in this study can effectively differentiate between lesion areas and normal areas in thyroid MR,(magnetic resonance)images and shows the improved accuracy of area classification. 展开更多
关键词 THYROID magnetic resonance imaging (MRI) LOCAL BINARY PATTERN texture feature complete LOCAL BINARY PATTERN (CLBP)
基于SVM的压缩域纹理图像自动分类系统设计 预览
16
作者 丁雪晶 《周口师范学院学报》 CAS 2019年第2期106-109,共4页
为了提高对压缩域纹理图像的自动识别和检测能力,需要进行图像分类处理.提出一种基于支持向量机的压缩域纹理图像特征提取和自动分类技术.采用连续模板匹配和自适应分块技术进行压缩域纹理图像的纹理特征检测,采用稀疏角点标注方法进行... 为了提高对压缩域纹理图像的自动识别和检测能力,需要进行图像分类处理.提出一种基于支持向量机的压缩域纹理图像特征提取和自动分类技术.采用连续模板匹配和自适应分块技术进行压缩域纹理图像的纹理特征检测,采用稀疏角点标注方法进行压缩域纹理图像的关键特征点定位.在压缩域纹理图像的分块区域内进行图像的分类特征提取,对提取的压缩域纹理图像特征量采用支持向量机学习方法进行分类识别,结合对图像的颜色特征、纹理特征和形状特征进行分类,实现图像的自动分类优化.测试结果表明,采用该方法进行压缩域纹理图像特征提取和分类的准确性较高,误分率较小,提高了图像的自动识别和分类能力. 展开更多
关键词 SVM 纹理 图像 分类 特征提取
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基于纹理分析的SAR海冰图像分类方法 预览
17
作者 逯跃锋 和鑫 +3 位作者 陆黎娟 楚潇蓉 陈坤 赵泉华 《山东理工大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期51-55,共5页
介绍了一种基于图像纹理特征进行SAR海冰图像分类的方法。该方法运用灰度共生矩阵提取纹理特征中能量、对比度、相关性和同质性的特征值,然后采用最小距离分类法对这4个特征值进行分类,并对分类结果进行精度评价和对比分析。实验表明:... 介绍了一种基于图像纹理特征进行SAR海冰图像分类的方法。该方法运用灰度共生矩阵提取纹理特征中能量、对比度、相关性和同质性的特征值,然后采用最小距离分类法对这4个特征值进行分类,并对分类结果进行精度评价和对比分析。实验表明:基于对比度和能量进行分类的图像精度较高,基于相关性和同质性进行分类的图像精度较低。基于对比度对SAR海冰图像分类可有效提高分类精度,更好地分类特征相似的区域。 展开更多
关键词 遥感技术应用 SAR海冰图像 图像分类 纹理特征 最小距离方法
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基于空频域纹理特征的高分辨率遥感图像居民地提取 预览
18
作者 潘旭冉 杨帆 潘国峰 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第8期151-156,共6页
为了解决高分辨率遥感图像中居民地信息因光谱和结构复杂度高造成的提取精度低、速度慢等问题。提出一种基于空频域纹理特征的高分辨率遥感图像居民地提取算法,该算法首先对高分辨率居民地图像分别进行特定方向Gabor滤波和分形维数的计... 为了解决高分辨率遥感图像中居民地信息因光谱和结构复杂度高造成的提取精度低、速度慢等问题。提出一种基于空频域纹理特征的高分辨率遥感图像居民地提取算法,该算法首先对高分辨率居民地图像分别进行特定方向Gabor滤波和分形维数的计算,然后依据得到的空频域纹理图像的局部纹理灰度特征对居民地信息进行提取,最后对提取初步结果进行形态学优化得到最终的提取结果。实验结果表明,该算法对乡村地区和山区居民地信息提取的总体精度达到97%以上,与传统的分形维数方法和Gabor滤波方法相比,误提率降低了45%以上。实现了全自动、有效的提取平原、山区两种地貌的居民地信息。 展开更多
关键词 高分辨率遥感图像 居民地信息提取 纹理特征 分形维数 GABOR滤波 高分一号卫星
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利用机器学习鉴别胶质母细胞瘤标准化治疗后真假性进展的研究
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作者 孙颖志 颜林枫 +5 位作者 韩宇 南海燕 肖刚 田强 魏小程 崔光彬 《神经解剖学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期163-170,共8页
目的:探讨基于T1加权增强成像(T1CE)的机器学习模型在鉴别胶质母细胞瘤(GBM)患者标准化治疗后真假性进展的诊断效能。方法:回顾性分析了我院2014年5月至2017年2月间经手术病理证实的77例胶质母细胞瘤患者,所有患者均行标准化治疗。利用I... 目的:探讨基于T1加权增强成像(T1CE)的机器学习模型在鉴别胶质母细胞瘤(GBM)患者标准化治疗后真假性进展的诊断效能。方法:回顾性分析了我院2014年5月至2017年2月间经手术病理证实的77例胶质母细胞瘤患者,所有患者均行标准化治疗。利用ITK-SNAP软件划取全部强化部分为感兴趣区(VOI),应用A. K.软件提取9675个特征。此外,采集的临床信息包括:性别、年龄、KPS评分、切除范围、神经功能缺损和平均放疗剂量。利用随机森林分类器(RF)建立分类模型,以鉴别GBM标准化治疗后的真假性进展。通过计算受试者工作特征(ROC)的曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和准确性评估模型的诊断效能。结果:真性进展51例,假性进展26例。真假性进展患者的临床基线特征均无显著统计学差异。基于影像组学特征的机器学习模型诊断效能相对较高,AUC值、准确性、敏感度和特异度分别为0. 79(95%CI:0. 63-0. 98)、72. 78%、78.36%和61. 33%。结论:基于T1CE增强图像特征建立的机器学习模型对GBM标准化治疗后真假性进展的鉴别效能相对较高,有助于临床医生尽早制定适当的治疗方案。 展开更多
关键词 胶质母细胞瘤 影像组学 纹理特征 机器学习
基于影像组学的肝癌研究进展 预览
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作者 马风玲(综述) 姚旭峰 黄钢(审校) 《医学影像学杂志》 2019年第5期861-864,共4页
目的影像组学是指从医学影像中提取定量影像学特征,并将图像特征转化为可挖掘的数据,建立肿瘤预测模型,来定量描述肿瘤表型,在肿瘤的诊断、治疗、预后和评估等方面具有重要的应用价值。影像组学作为一项全新的领域,以其客观、可重现、... 目的影像组学是指从医学影像中提取定量影像学特征,并将图像特征转化为可挖掘的数据,建立肿瘤预测模型,来定量描述肿瘤表型,在肿瘤的诊断、治疗、预后和评估等方面具有重要的应用价值。影像组学作为一项全新的领域,以其客观、可重现、可挖掘、非侵入的特点,将在肿瘤的诊疗中发挥巨大作用。目前,由于肝癌患者数量的不断增多,影像组学也正逐步应用于肝癌的研究中。本文就影像组学及其在肝癌中的应用研究进展进行综述。 展开更多
关键词 影像组学 肝癌 纹理特征 诊断
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