医学图像自动特征提取的研究

医学图像自动特征提取的研究

论文摘要

随着医学数字化影像设备在临床工作中日益广泛的应用,临床上每天都会产生大量医学图像数据。如何有效地识别图像特征和根据图像特征检索医学图像是当前迫切需要解决的问题,为此医学图像的自动特征提取技术成为近年来该领域中的研究热点。医学图像自动特征提取是辅助医生进行快速诊断病情和进行基于内容的医学图像检索的关键技术,为了提高辅助诊断和检索的速度和精度,需选择具有代表性的特征,而且这些特征应具有比例、旋转、平移不变性。小波变换具有多分辨的特点,并且这种特点呈塔形分解形式,这种分解方式与人由粗到细,逐渐辨识图像的思维方式是吻合的。线性矩的多分辨分析方法是首先将图像的二维信息转换为一维信息—线性矩,然后利用多分辨正交基对线性矩进行变换,计算其各分辨率下的信号的能量及经FFT变换的值,获取特征矢量。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 医学图像自动特征提取的目的和意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 论文的研究内容和组织结构
  • 第二章 医学图像特征提取原理与方法概述
  • 2.1 颜色特征
  • 2.2 纹理特征
  • 2.3 形状特征
  • 2.4 空间关系特征
  • 2.5 边缘特征
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 医学图像分割
  • 3.1 医学图像分割概述
  • 3.2 医学图像分割方法分类
  • 3.3 基于EM 的医学图像分割
  • 第四章 医学图像的自动特征提取
  • 4.1 小波简介
  • 4.2 利用多分辨分析和多分辨正交基的医学图像特征提取
  • 4.3 利用线性矩和小波变换的医学图像特征提取
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 总结
  • 5.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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