二维整体:概念和应用到肺气肺部计算机断层扫描扫描
Andreia S Gaudêncio1, Hamed Azami2, João M Cardoso3
1LIBPhys, Department of Physics, University of Coimbra, Coimbra, P-3004 516, Portugal; Univ Angers, LARIS, SFR MATHSTIC, F-49000 Angers, France.
Computer methods and programs in biomedicine
|October 18, 2023
概括
新的二维集合算法提供了更稳定,更少偏差的图像纹理分析. 这些先进的方法显示出临床应用的前景,包括通过CT扫描精确检测肺气.
科学领域:
- 图像分析 图像分析
- 信号处理 信号处理
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 传统的1D和2D算法量化图像纹理,但需要参数调整,影响结果.
- 集成技术提高了信号分析的稳定性,减少了偏差,但尚未扩展到二维.
研究的目的:
- 开发和评估用于图像纹理分析的新2D集合算法.
- 评估这些算法在合成和生物医学数据上的性能.
主要方法:
- 提出了六个2D集合算法:集合样本,顺序,分散,分布和两个模糊版本.
- 在合成图像和生物医学数据集上测试了算法,用于肺复发症分类.
主要成果:
- 组合技术有效地检测图像动态和随机程度.
- 在使用k-最近的邻居来分类肺肺炎时,获得了高准确度 (92.7%) 和灵敏度 (88.4%).
- 在合成数据上证明了更稳定的值,变化系数较低.
结论:
- 2D整体算法代表了医学成像临床部署的重大进步.
- 与现有的方法相比,这些算法在图像模式分析中提供了更好的稳定性和更少的偏差.
- 潜在的应用涵盖了各种成像领域,需要强大的纹理量化.


