TY -的A2徐Po-Hsiang AU -金,Tae-Yun AU - Cho, Nam-Hoon盟——宋,Goo-Bo AU -本特松,Ewert AU -崔Heung-Kook PY - 2014 DA - 2014/10/09 TI - 3 d纹理分析在肾细胞癌组织图像分级SP - 536217六世- 2014 AB -最重要的过程之一,癌症细胞和组织的有效的提取特征是图像分析分级的目的。本研究应用两种类型的三维纹理分析方法提取的特征值从肾细胞癌组织图像,然后评估方法的有效性通过等级分类统计。首先,我们使用共焦激光扫描显微镜获取图像片四个等级的肾细胞癌,然后重建3 d卷。接下来,我们使用3 d灰度提取定量值同现矩阵应用灰度共生矩阵建立()和基于两种类型的3 d小波基函数。评估他们的有效性,我们预定义的6个不同的统计分类器和应用这些提取的特性集。在年级分类结果,3 d Haar小波纹理特征结合主成分分析结果显示最好的歧视。分类使用3 d小波结构特性明显优于应用灰度共生矩阵建立3 d,表明前者有潜力用于计算机分级系统。SN - 1748 - 670 - 2014/536217 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2014/536217——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER