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一种基于多尺度局部分形维轮廓不规熙特征提取算法

ISSN号：1003-3254
期刊名称：《计算机系统应用》
时间：0
分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：[1]杭州电子科技大学,浙江杭州310018, [2]黄河水利科学研究院,河南郑州450003
相关基金：国家自然科学基金（60775016）;浙江省自然科学基金（Y106185）

作者：郭安哲[1], 马莉[1], 和瑞勇[2], 毛俊勇[1], 王文峰[1]

中文摘要：

黑色素瘤的早期鉴别是计算机辅助诊断研究的热点之一，其中轮廓结构不规则性是黑色素瘤早期诊断的重要特征。提取黑色素瘤轮廓不规则特征值的传统方法为全局分形维。由于此方法仅描述了黑色素瘤轮廓粗糙度的整体特征，且没有剔除轮廓的纹理不规则性，鉴别正确率不高。本文提出了利用多尺度高斯滤波去除轮廓纹理不规则部分，定义了具有重要诊断意义的结构不规则性度量，并在不同尺度下提出了新的基于局部分形维分布的轮廓不规则性特征。试验表明本文提取的特征较全局分形维和基于轮廓空间不规则性度量的方法在多层次上具有显著的不规则性信息，提高了基于轮廓不规则性鉴别黑色素瘤的能力。

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