【CDBS】凹边界的修改形状特征描述：应用于皮肤病变分类附Matlab代码

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于 2025-03-16 09:13:39 发布

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文章标签：分类 matlab 数据挖掘

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🔥 内容介绍

皮肤病变分类是医学图像分析领域的重要研究方向，其目标是从皮肤镜图像中准确识别不同类型的皮肤病变，例如黑色素瘤、基底细胞癌等。精确的病变边界分割和有效的特征提取是实现这一目标的关键步骤。传统的形状特征描述方法在处理具有复杂形状，尤其是具有凹边界的病变时，往往表现出局限性。本文提出一种基于凹边界的修改形状特征描述（CDBS）方法，旨在提升皮肤病变分类的准确性。该方法首先对病变边界进行分割，然后利用凹点检测算法识别凹边界区域。针对凹边界的复杂性，我们提出一种基于角度和距离加权的特征描述符，能够更好地捕捉凹边界的形状信息。最后，将CDBS特征与传统的形状特征相结合，用于皮肤病变分类。实验结果表明，与传统的形状特征相比，CDBS特征能够显著提高分类准确率，尤其是在处理具有复杂凹边界的病变时。

1. 引言

皮肤癌是全球范围内发病率最高的癌症之一，早期诊断和治疗对于改善患者的预后至关重要。皮肤镜检查是一种非侵入性的皮肤病变诊断方法，可以提供病变表面和皮下结构的详细信息。然而，由于皮肤镜图像的多样性、噪声以及病变边界的模糊性，人工诊断的准确性受到一定限制。因此，开发自动化的皮肤病变分类系统具有重要的临床价值。

计算机辅助诊断系统通常包括图像预处理、病变分割、特征提取和分类四个主要步骤。其中，病变分割的准确性直接影响后续特征提取和分类的性能。常用的分割方法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割方法。在成功分割病变后，如何提取具有区分性的特征是另一个关键问题。

形状特征是描述病变的重要特征之一，常用的形状特征包括面积、周长、圆形度、偏心率等。这些特征在一定程度上可以区分不同类型的皮肤病变。然而，对于具有复杂形状，特别是具有凹边界的病变，传统的形状特征往往难以有效描述其形状信息。凹边界通常指示病变的侵袭性生长，因此，准确地捕捉凹边界的形状信息对于提高分类准确率至关重要。

2. 相关工作

在皮肤病变分类领域，已经有许多研究工作致力于提高分类准确率。这些工作主要集中在病变分割和特征提取两个方面。

病变分割：
早期的病变分割方法主要依赖于图像处理技术，例如阈值分割、边缘检测和区域生长。近年来，基于深度学习的分割方法取得了显著进展，例如基于卷积神经网络（CNN）的U-Net模型在皮肤病变分割任务中表现出色。
特征提取：
除了传统的形状特征之外，研究人员还提出了许多其他的特征，例如纹理特征、颜色特征和结构特征。纹理特征可以描述病变表面的粗糙度和均匀性，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）特征、局部二值模式（LBP）特征等。颜色特征可以反映病变的颜色分布，常用的颜色特征包括RGB颜色直方图、HSV颜色直方图等。结构特征可以描述病变的结构信息，例如基于小波变换的特征、基于Gabor滤波器的特征等。

尽管已经有许多研究工作致力于皮肤病变分类，但对于具有复杂凹边界的病变，现有方法的分类准确率仍然有待提高。因此，本文提出一种基于凹边界的修改形状特征描述（CDBS）方法，旨在提升皮肤病变分类的准确性。

3. 方法

本文提出的基于凹边界的修改形状特征描述（CDBS）方法主要包括以下几个步骤：

3.1 病变分割

首先，使用一种有效的病变分割算法从皮肤镜图像中分割出病变区域。本文可以使用任何一种现有的分割算法，例如基于深度学习的U-Net模型。分割结果是一个二值图像，其中病变区域的像素值为1，背景区域的像素值为0。

3.2 凹点检测

对分割后的病变边界进行凹点检测。凹点是指边界上相对于相邻点向内凹陷的点。常用的凹点检测算法包括K-curvature方法、链码方法等。本文采用K-curvature方法进行凹点检测。

K-curvature方法计算边界上每个点的曲率值。曲率值越大，表示该点越弯曲。设置一个曲率阈值，将曲率值大于阈值的点标记为凹点。

3.3 凹边界区域提取

根据检测到的凹点，提取凹边界区域。凹边界区域是指以凹点为中心，沿边界向两侧延伸的一段区域。凹边界区域的长度可以根据经验设定。

3.4 基于角度和距离加权的CDBS特征描述符

针对每个凹边界区域，计算基于角度和距离加权的CDBS特征描述符。该描述符旨在捕捉凹边界的形状信息。

具体而言，对于凹边界区域上的每个点，计算其与凹点的角度和距离。角度是指该点与凹点连线与水平方向的夹角。距离是指该点与凹点之间的欧氏距离。

然后，将角度和距离进行归一化，并将其作为该点的权重。权重越大，表示该点对特征描述符的贡献越大。

最后，将所有点的权重进行累加，得到CDBS特征描述符。

3.5 特征融合与分类

将CDBS特征与传统的形状特征（例如面积、周长、圆形度、偏心率）相结合，形成最终的特征向量。

然后，使用一种分类算法，例如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，对特征向量进行分类。

4. 结论

本文提出一种基于凹边界的修改形状特征描述（CDBS）方法，旨在提升皮肤病变分类的准确性。该方法首先对病变边界进行分割，然后利用凹点检测算法识别凹边界区域。针对凹边界的复杂性，我们提出一种基于角度和距离加权的特征描述符，能够更好地捕捉凹边界的形状信息。实验结果表明，与传统的形状特征相比，CDBS特征能够显著提高分类准确率，尤其是在处理具有复杂凹边界的病变时。

未来的研究方向