【摘 要】
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研究了分形维和Lempel-Ziv(LZ)复杂性两类基于视觉复杂性的图像特征在自动区分高分辨率CT(HRCT)上磨玻璃影(GGO)与正常区域的表现.研究样本包括86个15×15大小的矩形感兴
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研究了分形维和Lempel-Ziv(LZ)复杂性两类基于视觉复杂性的图像特征在自动区分高分辨率CT(HRCT)上磨玻璃影(GGO)与正常区域的表现.研究样本包括86个15×15大小的矩形感兴趣区(ROI),其中44个正常,42个GGO.将从这些ROI中提取的分形维特征和LZ复杂性特征作为输入对线性分类器训练并对其分类性能进行评估.结果表明,若将两类特征单独作为分类器的输入,相应的ROC曲线下面积分别为0.837和0.903;当用回代法训练和测试分类器时,分别有75.6%和79.1%的ROI被正确
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