34、医学图像分析：分形维度与COVID - 19检测技术

医学图像分析：分形维度与COVID - 19检测技术

1. 分形维度在图像分析中的应用

分形几何是刻画自然中复杂对象的强大技术。在图像分析领域，分形维度（FD）的计算至关重要，而选择合适的计算技术是一个关键问题。对于灰度图像，Nayak等人提出了盒计数技术的比较方法，为不同数据值选择合适的技术提供了建议。

1.1 不同方法的分形维度计算

以银屑病和石蕊地衣的彩色RGB图像为例，使用多种方法计算分形维度，结果如下表所示：
| 图像类型 | PBC | BM | MCD | IDBC | MED | MBC |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 银屑病 | 3.40 | 2.61 | 2.96 | 3.62 | 3.26 | 3.43 |
| 石蕊地衣 | 3.71 | 3.32 | 3.01 | 3.76 | 3.39 | 3.58 |

从表格数据可以看出，不同方法计算同一图像的分形维度结果存在差异。这是因为估计的分形维度可能受到一些参数的影响，所以很难判断评估的分形维度值的差异是由于图像纹理的真实差异，还是评估过程中可能出现的不合理判断导致的。

1.2 分形维度计算技术的选择要点

分形几何若要成为有效处理图像和纹理分析主要问题的强大工具，需要考虑以下两个限制：
- 对于特定对象，需要仔细选择分形维度算法。
- 精确选择用于图像维度分析的分形模型或多重分形模型。

1.3 分形维度计算流程

可以用以下mermaid流程图表示分形维度计算的大致流程：