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公开(公告)号：CN114972294B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202210673621.0
申请日：2022-06-13
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于Gabor滤波器的肺部超声图像条纹特征的识别方法，属于信号处理领域，其步骤为：首先采集一帧肺部超声图像，将采集到的图像经过Gabor滤波得到Gabor图像，利用PCA主成分分析方法对Gabor滤波图像进行特征降维，而后通过SVM分类器对特征向量进行分类，并利用交叉验证方法评估分类准确性并优化滤波器设计方案。本发明利用Gabor滤波方法提取肺部超声图像的B线特征，相比原始超声图像去除了噪声和横膈膜线，仅保留B线特征，更利于医生判读；本发明通过机器学习中SVM分类器的方法，评估并提升滤波器的条纹提取效果，保证了本发明方法在肺部超声条纹特征识别上的科学性以及创新性。
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