【摘 要】
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目的探讨利用基于小波变换的熵纹理特征进行尘肺病诊断的方法，并研究相关的分类技术。方法对70名健康体检者和40名尘肺病患者的数字x射线摄影（digitalradiography，DR）图像进行纹
【机 构】
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首都医科大学生物医学工程学院,首都医科大学附属北京友谊医院放射科
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目的探讨利用基于小波变换的熵纹理特征进行尘肺病诊断的方法，并研究相关的分类技术。方法对70名健康体检者和40名尘肺病患者的数字x射线摄影（digitalradiography，DR）图像进行纹理分析，提取小波熵纹理特征，并利用决策树进行特征选择。选取不同核函数的支持向量机（supportvectormachines，SVM）对DR胸片进行分类，通过5折交叉验证估计诊断分类的性能并进行评价。结果对DR图像做8次小波分解后提取8个小波熵纹理特征（特征全集），其中6个经过特征选择组成特征子集。应用SVM进行分类
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