基于小波引导形式计算多重分形特征以分类 X 射线图像中的肺结节
计算机视觉与模式识别
2022-07-04 v1 数值分析
数值分析
摘要
本文提出并验证了一种利用 X 射线图像中多重分形特征的肺结节分类算法。所提方法包含一个预处理步骤，其中应用了两种增强技术：直方图均衡化以及小波分解与形态学运算的结合。作为创新点，采用基于小波引导形式的多重分形特征配合支持向量机分类器；同时也纳入了其他经典纹理特征。当将多重分形特征与经典纹理特征结合使用时取得了最佳结果，最大 ROC AUC 为 75%。结果表明，在使用数据增强技术与参数优化时性能有所提升。在相似的实验设置下，所提方法在计算成本和准确率上均被证明优于模极大值小波形式。
引用
@article{arxiv.2207.00262,
title = {Wavelet leader based formalism to compute multifractal features for classifying lung nodules in X-ray images},
author = {Isabella María Sierra-Ponce and Angela Mireya León-Mecías and Damian Valdés-Santiago},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00262},
year = {2022}
}
备注
13 pages, 10 figures