小波变换与支持向量机在肝脏CT图像分类中的应用

"这篇论文是2015年由韩晓军、赵宇和杨国环在天津工业大学电子与信息工程学院发表的，主要探讨了一种基于小波变换的肝脏CT图像疾病分类方法，结合了灰度共生矩阵纹理特征、马氏距离的可分性判据和遗传算法的特征选择，以及支持向量机的分类技术。实验结果显示，小波变换在肝脏CT图像的分类中有很好的效果。" 文章深入研究了如何利用小波变换这一信号处理工具来提升肝脏CT图像的疾病分类精度。小波变换是一种多分辨率分析方法，能够对非平稳信号进行局部化分析，因此特别适合处理像医学图像这样复杂且变化多端的数据。在本文中，作者首先通过对肝脏CT图像进行小波变换，提取出图像的纹理特征，这些特征可以揭示图像的结构和组织信息，对于识别病灶和正常组织至关重要。 灰度共生矩阵是纹理分析中的一个重要工具，它能反映像素之间的相对位置关系，提供关于图像纹理模式的统计信息。在文中，灰度共生矩阵被用来进一步增强图像特征的表达能力，有助于区分不同类型的病变。 接下来，为了筛选出对分类最有贡献的特征，作者采用了马氏距离的可分性判据。马氏距离考虑了数据的协方差结构，可以有效处理变量间的相关性，同时遗传算法用于特征选择，通过模拟生物进化过程优化特征集，降低过拟合风险，提高模型的泛化能力。 最终，支持向量机（SVM）被用作分类器。SVM是一种强大的监督学习模型，尤其擅长处理小样本、高维数据，其核心思想是找到一个最优超平面，将不同类别的数据最大程度地分离，从而实现高效准确的分类。 通过软件仿真，作者验证了该方法的有效性，实验结果证明了小波变换结合上述特征提取和选择策略，能有效地对肝脏CT图像进行疾病分类，对于临床诊断和病情评估具有潜在的应用价值。 关键词涉及了肝脏CT图像处理的关键技术，包括小波变换的使用，灰度共生矩阵在纹理特征提取中的作用，以及支持向量机在分类中的应用。这些关键词反映了研究的核心内容和技术路线，为后续的研究提供了参考。