韩晓军，赵 宇，杨国环

（天津工业大学电子与信息工程学院，天津 300387）

基于小波变换的肝脏CT图像分类

韩晓军，赵 宇，杨国环

（天津工业大学电子与信息工程学院，天津 300387）

提出了一种基于小波变换的肝脏CT图像疾病的分类方法：首先提取小波和灰度共生矩阵纹理特征，其次结合马氏距离的可分性判据和遗传算法进行特征选择及优化，最后利用支持向量机将肝脏CT图像进行分类.讨论了2种小波以及特征提取方式对分类结果的影响，并通过软件仿真实现算法.实验表明：小波变换可对肝脏CT图像进行有效的分类.

肝脏CT图像；小波变换；灰度共生矩阵；支持向量机

随着医学影像学技术的发展，肝脏计算机辅助诊断系统被广泛应用于肝病的早期诊断和预防.临床上常用的影像学检测手段主要有X射线、CT、超声、核磁共振等，由于CT对人体的检测具有非侵入性、空间分辨率高、成像速度快、费用较低等优点，因此CT在肝脏疾病的诊断中占有重要地位.近年来，小波变换在不同的领域学科得到了广泛的应用，它是傅里叶变化思想的发展和延伸，不仅保留了傅里叶变换的优点，又弥补了傅里叶变换的不足，可实现多分辨率、由粗及精地逐步观察信号，在时域和频域都能表征信号的局部特征，因此，特别适合肝脏病变的检测.采用小波变换和纹理特征分析，从肝脏CT图像中提取特征参数，对病变CT图像和正常CT图像进行识别，从而为医生诊断提供量化的诊断依……