灰度共生矩阵在尘肺阴影密集度判读中的应用
罗海峰1,2 翟荣存3
【摘 要】在实现尘肺病的自动分期判读过程中，针对 X 射线 DR 胸片受到尘肺病变多样性的影响导致无法直接通过测量阴影大小来准确获取阴影密集度的问题，提出基于灰度共生矩阵与 BP 神经网络相结合的尘肺密集度判读方法。通过 Matlab 对不同期别的尘肺样本进行仿真实验，结果表明由灰度共生矩阵产生的四个特征值能对不同期别尘肺胸片的纹理特征进行有效描述，并通过BP 神经网络分类可实现对尘肺阴影密集度的有效判读。 【期刊名称】计算机应用与软件 【年(卷),期】2015(000)002 【总页数】4
【关键词】尘肺病;肺野纹理;灰度共生矩阵;BP神经网络;Bootstrap法 DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2015.02.043 APPLICATION OF GLCM IN INTERPRETATION OF PNEUMOCONIOSIS SHADOWGRAPH INTENSITY Luo Haifeng1,2 Zhai Rongcun3
1(School of Computer Science and Technology,University of Science and Technology of China,Hefei 230026， Anhui, China)
2(Department of Information Engineering,Anhui Industrial Vocational and Technical College,Tongling 244000, Anhui, China)
3(Imaging Center of Tongling Non-ferrous Worker’s Hospital,Tongling 244000, Anhui, China)
灰度共生矩阵在尘肺阴影密集度判读中的应用
