基于多尺度融合技术的甲状腺结节图像特征提取

简介：
本研究提出了一种利用多尺度融合技术来提升甲状腺结节图像中关键特征的识别精度与效率的方法。通过结合不同尺度下的图像信息，该技术能够更准确地描绘出甲状腺结节的独特特征，从而为后续诊断提供有力支持。 甲状腺结节是临床常见的病症之一，超声检查是目前主要的诊断手段。在医学图像处理领域，从超声图像中提取区分良性和恶性结节的有效纹理特征，并进行分类具有重要的应用价值。 本段落探讨了一种基于多尺度融合技术的甲状腺结节图像特征提取方法。该方法结合了双重树复数小波变换（DT-CWT）和Gabor小波变换的优点，提出了一种新的识别方案。双重树复数小波变换能够有效地捕捉图像在不同方向上的纹理信息，并具有较高的平移不变性；而Gabor小波变换则能够在时间和频率两个维度上提供良好的分辨率，特别适用于提取局部特征如边缘和纹理。 研究中首先采用高斯金字塔技术对甲状腺超声图像进行多尺度分解。接着，在各个尺度上分别应用DT-CWT与Gabor变换来提取相应的特征，并将这些特征进行融合以提升分类效果。最后利用支持向量机（SVM）算法，基于融合后的特征数据训练模型并完成结节性质的判断。 实验结果显示该方法能够达到较高的识别率，即对甲状腺结节良恶性判定具有很高的准确度。这表明所提出的技术方案能够在超声图像中提取出关键的疾病分类信息，并通过机器学习技术实现精准预测。 本段落的关键技术包括双重树复数小波变换、Gabor变换、高斯金字塔分解以及特征融合和支持向量机等，这些方法和技术共同作用于甲状腺结节图像分析和识别过程。随着相关领域的持续发展和完善，该研究有望在临床实践中发挥更大的应用潜力，并有助于提升诊断的准确性和治疗效果。