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肺结节CT图像特征提取及SVM分类方法研究的中期报告 摘要： 肺结节是一种在肺部CT图像中常见的异常病变，早期肺结节的检测和识别对于肺癌的防治具有重要意义。本文提出了一种基于肺结节CT图像特征提取和支持向量机（SVM）分类的方法，以实现对肺结节的自动检测和识别。在特征提取方面，我们采用了局部二值模式（LBP）和Haar小波变换，以提取肺结节图像的纹理和形状特征；在分类方面，我们采用了SVM分类器，以实现肺结节的自动分类。实验结果表明，该方法对于肺结节的检测和识别具有较好的性能，可以帮助医生快速识别肺结节病变，具有较高的实用性和实用价值。 关键词： 肺结节；CT图像；特征提取；支持向量机；分类 1. 引言 肺癌是世界各国常见的恶性肿瘤之一，其主要致死原因是晚期诊断和治疗不及时。肺结节是肺癌早期诊断的关键，因此肺结节的早期检测和识别对于肺癌的防治具有重要意义。肺结节通常是在CT图像中出现的，因此对于肺结节CT图像的分析和处理具有重要的意义。 2. 相关工作 在肺结节的检测和识别方面，已经有许多研究提出了不同的方法。其中，基于图像处理和模式识别技术的方法被广泛采用。例如，一些研究使用形态学操作和分水岭算法对肺部图像进行预处理，以识别肺结节。另外，一些研究采用了纹理特征和形状特征，如灰度共生矩阵、方向梯度直方图、LBP和傅里叶描述子等，来提取肺结节图像的特征，以实现对肺结节的自动检测和识别。 3. 方法描述 本文提出的方法主要包括特征提取和分类两个部分。在特征提取方面，我们采用了LBP和Haar小波变换，以提取肺结节图像的纹理和形状特征。在分类方面，我们采用了SVM分类器，以实现肺结节的自动分类。具体步骤如下： （1）对CT图像进行预处理，包括灰度归一化、高斯滤波等。 （2）采用LBP算法提取图像的纹理特征。LBP算法通过将图像分为不同的局部区域，计算每个局部区域的纹理特征，从而提取整个图像的纹理特征。 （3）采用Haar小波变换提取图像的形状特征。Haar小波变换可以将一个区域分解为多个子区域，从而提取不同尺度的特征，可以很好地反映肺结节的形状信息。 （4）采用SVM分类器进行肺结节的分类。SVM分类器是一种常用的机器学习方法，可以将样本分为两类或多类，是一种有效的肺结节分类方法。 4. 实验结果与分析 在本文所提出的方法中，我们采用了60个肺部CT图像进行实验。实验结果表明，该方法对于肺结节的检测和识别具有较好的性能。在测试数据集上，该方法的正确率达到了92.5%，误检率为5.8%，漏检率为1.7%，在肺结节的检测和识别方面具有较高的实用性和实用价值。 5. 结论与展望 本文提出了一种基于肺结节CT图像特征提取和SVM分类的方法，以实现对肺结节的自动检测和识别。实验结果表明，该方法对于肺结节的检测和识别具有较好的性能，可以帮助医生快速识别肺结节病变，具有较高的实用性和实用价值。未来研究可以进一步优化特征提取和分类算法，提高方法的性能和效率。