医学图像数据挖掘与特征提取方法研究.pdf

本文主要探讨了医学图像数据挖掘与特征提取方法的研究。文章首先介绍了医学图像数据挖掘的重要性和实际应用，然后详细阐述了医学图像特征表达的方法，包括定量特征和定性特征的定义及区分。接着，文章深入探讨了医学图像特征提取的技术，特别是图像灰度直方图特征及其提取方法，以及基于灰度共生矩阵特征及其提取方法。在特征提取的基础上，文章还研究了医学图像数据挖掘的实施步骤，包括相似性搜索、特征关联规则挖掘、多维分析及分类聚类方法。以下为知识点的详细说明： 1. 医学图像数据挖掘的意义：医学图像数据挖掘是将数据分析和模式识别等信息技术应用于医学影像数据，以发现隐藏的、未被显式标记的知识，从而辅助医学诊断和临床决策。由于医学图像数据具有数据量大、数据结构复杂的特点，所以图像数据挖掘技术能够大大提高图像数据的利用价值。 2. 数字图像处理技术的应用：数字图像处理技术具有高处理精度、良好的图像再现性、多样化的处理方式等特点。该技术广泛应用于医学图像处理领域，涉及CT、MRI图像的边缘提取、图像增强、显微图像拼接、图像分割和立体重建等技术。通过图像预处理，可以去除噪声，提高图像质量，为医学诊断提供重要的判断依据。 3. 医学图像特征表达方法：图像特征是表示图像内容的基本属性，是图像内容描述的主要方法。特征表达方法分为定量特征和定性特征两类。定量特征通过数学公式或函数计算得到数值类型的图像特征值；而定性特征则无法进行定量计算，需要通过文字描述或医学图像语义等方式进行定性描述。定性特征关注图像的固有性质，而非数值本身。 4. 医学图像特征提取技术：医学图像特征提取是分析医学图像属性的重要环节，需要使用多种图像处理技术。其中，图像灰度直方图特征及其提取是医学图像的基本且重要的特征数据，常用的统计量包括均值、方差、倾斜度和峰态，它们反映图像的灰度平均值、离散分布情况、不对称程度和灰度分布与平均值的相近度。另外，基于灰度共生矩阵特征提取方法反映了图像的灰度空间分布特性和空间相关性，并通过能量、对比度、相关性、熵和逆差距等参数进一步描述图像的纹理特征。 5. 医学图像数据挖掘的实施步骤：医学图像数据挖掘主要包含相似性搜索、特征关联规则挖掘、多维分析和分类聚类方法。这些方法能够帮助从医学图像中发现有价值的信息，提高临床诊断和治疗的准确性。实施步骤的设计旨在为医学诊断、数据分析提供贡献和帮助。 医学图像数据挖掘与特征提取方法研究不仅为医学诊断提供了新的手段，而且为数据分析提供了新的视角。通过不断的技术进步和发展，这项研究有望在未来为现代医学研究和临床实践作出更大的贡献。