基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

肝细胞癌MR图像的纹理分类研究

结合小波多分辨率分析方法与统计分析方法提出了一种复合纹理分类模型,评估其基于核磁共振（MR）图像辅助诊断肝细胞癌（HCC）与正常肝脏组织的价值。首先,训练样本按类别分成两组,在每组中执行小波系数统计;其次,对新样本的小波系数基于两组统计结果执行两次离散化,以直方图、共生矩阵、游程长度矩阵等方法提取到两组特征;最后,基于两组特征执行两次分类以计算新样本的类别属性概率并决策。实验结果显示,该模型获得了比传统方法更好的分类性能,表明采用该模型对基于MR图像进行HCC与正常肝脏组织的计算机辅助诊断是有益的。