基于Contourlet变换的乳腺肿瘤良恶性分类

摘要：

乳腺肿瘤超声图像中的纹理特征是判别肿瘤良恶性的重要依据。由于Contourlet变换可以将图像进行多分辨率和多方向性的分解，能应用纹理分析。本文对乳腺超卢图像进行Contourlet变换，提取Contourlet变换域的纹理特征作为超声图像中乳腺肿瘤良恶性分类的特征矢量，并结合AdaBoost分类算法对乳腺肿瘤良恶性进行分类。实验结果表明，基于Contourlet变换提取的纹理特征能较好的应用于乳腺肿瘤良恶性的分类。

关键词： Contourlet变换 纹理特征 乳腺肿瘤 超声图像 AdaBoost算法

作者: 王锐玲 施俊

作者单位: 上海大学通信与信息工程学院,上海 200072

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国仪器仪表学会第十二届青年学术会议

会议地点: 秦皇岛

会议语种:中文

页码: 163-166

在线出版日期: 2010-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）