研究目的
使用基于图像块的学习方法将感兴趣区域/肿瘤分类为正常/异常。
研究成果
利用SS3D-LTP和ANN提取的局部特征进行分类集成，在BRATS 2012和OASIS数据库的性能指标上优于现有医学图像分类方法。
研究不足
该研究未提及分类过程的计算复杂度或所需时间，也未讨论该方法对其他类型医学图像的普适性。
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[IEEE 2018第二届电子、通信与航空航天技术国际会议（ICECA）- 科因巴托尔（2018.3.29-2018.3.31）] 2018第二届电子、通信与航空航天技术国际会议（ICECA）- 医学图像分类的局部特征学习
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[IEEE 2018第二届电子、通信与航空航天技术国际会议（ICECA）- 科因巴托尔（2018.3.29-2018.3.31）] 2018第二届电子、通信与航空航天技术国际会议（ICECA）- 医学图像分类的局部特征学习
DOI：10.1109/ICECA.2018.8474926
出版年份：2018
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
本文提出一种基于图像块的新型医学图像分类方法。采用球对称三维局部三值模式从脑部MRI扫描提取的样本块中获取多尺度、多方向的局部特征，随后通过人工神经网络学习这些鲁棒特征以识别感兴趣区域（ROI）并判断其正?；蛞斐！Ｑ芯渴褂肙ASIS和BRATS 2012两个基准医学数据库分析该方法的分类鲁棒性，通过召回率、精确率和F值评估系统性能。实验表明，局部特征与人工神经网络的结合在医学图像分类中优于现有其他方法。
作者：
Sonal Ghadage，Minakshee Pawar
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