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摘要
冠状动脉斑块在血管内超声图像上主要表现为内膜和内膜下组织不同程度地增厚,导致管腔横截面积缩小。识别动脉斑块的类型,可以为临床治疗提供指导意义。动脉斑块主要分为脂质斑块、纤维斑块和钙化斑块,其回声强度依次增强。利用图像像素点灰度在空间的分布规律提取动脉斑块图像纹理特征信息,选取灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)、邻域灰度(NGL)3种特征提取方式,并对提取到的特征通过支持向量机(SVM)和纠错输出码(ECOC)进行分类。结果表明,3种特征提取方式组合的分类准确性上获得较好的效果。
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