目的 利用支持向量机(support vector machine,SVM)对新疆哈萨克族X线食管造影图像进行特征提取及分型研究,为食管癌影像学诊断提供参考.方法 随机选取正常食管和蕈伞型食管癌X线造影图像各200幅,运用灰度-梯度共生矩阵法和灰度共生矩阵法提取图像的特征,在SVM类型设置上选择C-SVC,并选择多项式核函数,通过调整C-SVC分类器的参数进行实验.结果 共计提取23维特征,利用单一特征算法进行分类,灰度-梯度共生矩阵法分类准确率为72.75％,灰度共生矩阵法分类准确率为85.25％,而混合纹理特征的分类准确率为86.25％.结论 将纹理特征与SVM相结合对正常食管与蕈伞型食管癌X线造影图像进行特征提取及分析,具有较高的分类识别率,混合特征把图像纹理和灰度特征有效结合,提高了特征的分类能力,为食管癌的计算机辅助诊断系统的开发奠定了基础.
作者：茹仙古丽·艾尔西丁；木拉提·哈米提；严传波；姚娟；排孜丽耶·尤山塔依
来源：北京生物医学工程 2019 年 38卷 3期
