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基于直方图特征提取和Canny边缘
阿尔茨海默病 (AD) 越来越影响老年人，是 65 岁以上人群的主要杀手。不同的深度学习方法用于自动诊断，但它们也存在一些局限性。深度学习是用于检测和分类医学图像的现代方法之一，因为深度学习能够自动提取图像的特征。然而，使用深度学习准确分类医学图像仍然存在局限性，因为提取医学图像的精细边缘有时被认为是困难的，并且图像中存在一些失真。因此，本研究旨在开发一种计算机辅助脑部诊断 (CABD) 系统，该系统可以判断脑部扫描是否显示出阿尔茨海默病的迹象。该系统采用 MRI 和特征提取方法对图像进行分类。本文采用阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 数据集，包括用于阿尔茨海默病患者识别的功能性 MRI 和正电子版本断层扫描，这些扫描是为阿尔茨海默病患者和典型个体制作的。所提出的技术利用 MRI 脑部扫描来发现和分类特征，利用直方图特征提取 (HFE) 技术与 Canny 边缘相结合来表示卷积神经网络 (CNN) 分类的输入图像。此策略跟踪图像中梯度方向的实例。实验结果为 ADNI 图像分类提供了 97.7% 的准确率。
应用的改进的智慧边缘检测用于诊断人脑肿瘤的医学图像
医疗图像处理已成为诊断过程的关键要素之一，因为最近医疗成像的使用增加，而临床医生在诊断患者中对这种计算机处理的医学图像的依赖。由于传统的Canny Edge检测算法对噪声很敏感，因此在滤除噪声时会很容易丢失弱边缘信息，并且其固定参数的适应性差。建议的算法引入了图像块强度操作员的概念，以替换图像梯度。此外，建议的算法的计算速度相对较快，因为它可以通过块而不是像素来构图，而不是像素。提出了两种自适应阈值选择方法，一种基于图像梯度幅度的中值累积直方图，另一个基于两种类型的图像像素的标准偏差（一个具有较小的边缘信息，另一个带有丰富的边缘信息）。所提出的算法可以分为四个阶段：输入医学数字图像，将颜色的医学图像转换为灰度，应用改进的Canny Edge检测，然后计算MSE＆PSNR测量，此外，肿瘤学家进行了视觉问卷，以找出使医疗图像增强的方法清晰。