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本文重点研究ROI的特征提取与分类方法.首先,根据医学征象对ROI进行特征提取;为了提高分类的准确性,采用概率分布可分性对原始提取的特征进行特征选择.然后,利用SVM对选择的特征进行定量描述;采用特征量化参数对Mahalanobis距离进行加权改进,加权的Mahalanobis距离使类间差别明显增大.最后采用加权改进后的Mahalanobis距离将ROI分类为结节或非结节.利用所提ROI特征选择和分类算法进行肺结节检测实验;肺结节检测灵敏度为94.6%,漏诊率为5.4%,可以为医生进行肺癌早期诊断提供帮助信息.