论文研究-基于改进的GLCM甲状腺纹理特征提取与分析.pdf

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为了提高病变和正常的甲状腺核磁共振图像(MR)的分类准确率,提出了改进的窗口自适应灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)纹理特征提取算法。采用基于统计的纹理特征GLCM算法提取感兴趣区域(ROIs)的纹理特征,由HOG特征启示,研究基于梯度信息的GLCM窗口自适应算法,考虑了梯度信息对GLCM中滑动窗口大小设置的影响,克服了传统方法的固定窗口对图像细节保留的影响,同时为了消除各向异性,取四个方向的共生矩阵的均值作为最终的共生矩阵,最后计算GLCM的相关、能量、对比、逆差矩和熵的均值和方差。对94幅甲状腺图像采用逻辑回归模型分析来预测分类准确度,结果显示,该方法优于其他的方法,对甲状腺图像诊断性能更好,预分类准确率达到96.8%,灵敏度97.90%,特异度95.7%,ROC曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)为0.968。实验结果表明改进的GLCM能够有效辅助医生对甲状腺MR图像做出正确诊断。

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