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基于PCA和C4.5决策树的新疆哈萨克族食管癌图像鉴别研究被引量：3: 2016年; 目的:探讨C4.5决策树算法结合主成分分析法(PCA)在新疆高发病食管癌X钡剂造影图像分类中的应用。方法:选取新疆高发病食管癌图像200张,其中蕈伞型和溃疡型图像各100张。对图像进行归一化、去噪和空间转换等预处理;对图像进行二尺度小波变换提取图像的低频信息,然后对其进行灰度共生矩阵法提取图像的特征;采用主成分分析(PCA)法对所提取的特征进行筛选;通过构造决策树C4.5算法分类器来验证特征的分类能力。结果:使用决策树C4.5算法分类器,对主成分分析获取的特征及综合特征进行分类。PCA选择的特征分类准确率为95%;使用综合特征分类准确率为80%。结论:综合特征的分类准确率与PCA选择的特征相比较低,表明在进行分类时,冗余特征可能会降低分类准确率;而本研究采用PCA选择后的特征分类准确率较高,表明该算法能有效减少冗余特征,弥补了过高维数的特征向量易引起维数灾难的问题,从而使得分类准确率得到了提高。一定程度上为后续的其它组织器官的特征提取提供了依据。; 孔喜梅木拉提·哈米提严传波孙静阿布都艾尼·库吐鲁克艾赛提·买提木沙姚娟; 关键词：新疆哈萨克族食管癌 C4.5决策树特征提取图像分类

基于新疆维吾尔医草药图像形状特征的检索研究: 视觉特征的提取是基于内容的图像检索的关键。本文针对新疆维吾尔医草药提出了一种图像特征表示方法,首先对维吾尔草药图像进行预处理,然后使用Canny算子、轮廓跟踪等方法获取草药图像的形状,提取草药图像的HU不变矩形状特征,构...; Chuanbo YanMurat HamitLi LiWeikang YuanFang Yang; 关键词：CANNY算子 HU不变矩; 文献传递

基于新疆地方性高发病肝包虫病CT图像灰度直方图特征检索方法的研究被引量：4: 2013年; 新疆地方性肝包虫病是新疆牧区发病率较高的传染性寄生虫病,严重影响牧区各族人民生活质量的提高。根据图像特征,选择合适距离算法,实现快速准确地图像检索,对辅助医生早期发现、诊断和治疗肝包虫病有重大意义。本文研究比较了使用肝包虫病CT医学图像灰度直方图特征进行图像检索时,不同距离算法的有效性。实验结果表明:对于肝包虫病医学图像的基于灰度直方图特征的图像检索,马氏距离算法与标准欧氏距离算法比其他距离算法较优。; 严传波木拉提.哈米提陈建军胡彦婷孔德伟李莉周晶晶; 关键词：肝包虫图像检索灰度直方图

PCA和SVM在新疆哈萨克族食管癌图像分类中的研究与应用被引量：5: 2017年; 目的:利用PCA和SVM对新疆哈萨克族食管癌X射线图像进行特征提取、特征选择及分类研究。方法:利用基于灰度共生矩阵的纹理特征和小波变换的频域特征提取法,提出将ROC曲线面积选择法和主成分分析法相结合的两步式特征选择法,利用Bayes和SVM分类器对图像进行分类以验证所提取特征的分类能力。结果:AUC>0.7的特征经主成分分析后输入到SVM分类器和Bayes分类器中得到的分类准确率和AUC值最高,分别为91%和85%、0.945和0.915。结论:SVM具有较好的分类性能,两步式特征选择法能有效地消除特征之间的共线性,极大提高了特征的分类能力,本研究有望提高新疆哈萨克族食管癌CAD系统的整体性能。; 杨芳木拉提.哈米提严传波姚娟阿布都艾尼.库吐鲁克孙静; 关键词：新疆哈萨克族食管癌特征提取主成分分析支持向量机

新疆地方性肝包虫病CT图像的频域特征分析: 肝包虫病是新疆常见的寄生虫病,严重危及人类健康。本文通过频域法提取了新疆地方性肝包虫病的单囊肝包虫,多囊肝包虫以及正常肝脏CT图像的能量和方差两个特征分量。并对这两个特征分量进行了统计学分析,对样本总体作F检验和对于三组...; Yajing GeMurat HamitFang YangWeikang YuanWei DuDewei Kong; 关键词：功率谱; 文献传递

新疆地方性肝包虫病CT图像综合特征的提取与分析: 图像特征提取在基于内容的图像检索、图像数据挖掘、模式识别和分类等有着广泛的应用。肝包虫病是新疆维吾尔自治区的高发病,严重危害着牧区人民的健康。本文针对新疆地方性肝包虫病的单囊肝包虫和正常肝脏图像提取了灰度直方图、kc复杂...; Weikang YuanMurat HamitChuanbo YanAbdugheni KutlukJingjing ZhouLi LiDewei Kong; 关键词：特征提取图像分类; 文献传递

新疆地方性肝包虫CT图像纹理特征的分类研究被引量：6: 2013年; 纹理特征是图像分析的重要线索,灰度共生矩阵法提取的纹理特征具有很好的鉴别和分类能力。本文运用灰度共生矩阵分析新疆地方性肝包虫CT图像并进行特征提取,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,计算0°,45°,90°和135°方向的能量、熵、对比度、相关性和逆差矩的均值,构成特征向量,并进行统计分析,用最大类间距法获取图像分类的主要特征,同时使用判别分析法对特征的分类能力进行评价。实验结果表明,灰度共生矩阵法提取的特征在统计分析中存在差异,最大类间距计算获得的特征能提高图像分类的准确率,一定程度上有助于对肝包虫病CT图像进行分类和检索。; 周晶晶木拉提.哈米提严传波李莉陈建军胡彦婷孔德伟; 关键词：灰度共生矩阵特征提取

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国家自然科学基金(81160182)