40、肝脏组织CT图像分类及免疫粒子群优化支持向量回归研究

肝脏组织CT图像分类及免疫粒子群优化支持向量回归研究

在医学影像处理与数据分析领域，准确对肝脏组织进行分类以及优化支持向量回归参数具有重要意义。下面将详细介绍肝脏组织CT图像分类以及免疫粒子群优化支持向量回归的相关内容。

肝脏组织CT图像分类

• 纹理特征提取
  • 一阶统计特征（FOS） ：基于图像直方图，从每个感兴趣区域（ROI）获取平均灰度、标准差、熵、方差系数、偏度和峰度这六个特征。
  • 空间灰度依赖矩阵（SGLDM） ：表示局部区域内灰度级的空间分布和空间依赖关系。在研究中，样本间距d = 1像素，计算角二阶矩、对比度、相关性、方差、逆差矩和熵这六个特征，并在0°、45°、90°、135°四个基本角度方向上求平均值，共提取6个纹理特征。
  • 灰度游程长度矩阵（GLRLM） ：表达具有相同灰度级的连续图像元素的数量（灰度游程）。计算短游程强调、长游程强调、灰度级分布、游程长度分布和游程百分比这五个特征，并在0°、45°、90°、135°四个基本角度方向上求平均值。
  • 灰度差分矩阵（GLDM） ：样本间距d = 1像素，计算对比度、均值、熵、逆差矩和角二阶矩这五个纹理特征，并在(0, d)、(-d, d)、(d, 0)、(-d, -d)四个方向上求平均值。
• 支持向量机（SVM）分类方法
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