乳腺肿块特征提取与语义融合分析

"肿块边缘环状特征提取及语义融合分析 .pdf" 这篇论文主要探讨了在图像处理领域中，特别是在乳腺肿块图像分析的应用中，如何通过特征提取和语义融合技术来提高分类的精确性。作者陈佳丽、王颖和逄敏提出了一个创新的方法，该方法特别关注肿块边缘的环状区域，以此来获取更丰富的生物特性和扩散信息。 传统的乳腺肿块特征提取方法通常依赖于自然图像的一般统计特性，而忽略了肿块特有的生物学性质和扩散模式。针对这一问题，论文提出了一种基于各向异性边缘环状区域的特征提取方法。这种方法考虑了肿块边缘的异质性，旨在突出边缘信息在区分肿块良恶性的关键作用。各向异性边缘环状区域的选择有助于捕捉肿块形状、纹理和结构的细微变化，这些变化可能是区分良性与恶性的重要线索。 同时，论文还引入了基于语义相似度的特征融合策略。这种融合方法能够将图像的语义信息（如肿块的形态和组织类型）与空间信息（如位置、大小和邻接关系）相结合。通过这种方式，提取的特征更加全面，可以更好地反映图像的内在含义，进一步优化了分类性能。 实验结果显示，所提出的特征提取和融合方法显著提高了乳腺肿块图像分类的准确性，降低了算法的复杂度，提升了运算效率。这为计算机辅助诊断系统的设计提供了新的理论支持和实践指导。 关键词：图像处理；特征提取；特征融合；乳腺肿块图像 中图分类号：TP391.415 论文的核心贡献在于提出了一个结合肿块生物特性和扩散特性的特征提取框架，以及一种利用语义相似度进行特征融合的新策略。这两者结合起来，为乳腺肿块的自动分析提供了更为精确和高效的技术手段，对于乳腺癌的早期检测和计算机辅助诊断具有重大意义。