钝性胸部损伤病灶形态准确分类仿真研究

钝性胸部损伤后胸壁可保持完整性,对其病灶形态进行分类可准确反应血管壁损害程度,为手术决策提供明确的参考价值。通过提取胸部损伤图像的纹理特征,解决高维特征空间中存在的维数灾难问题,完成胸部损伤图像的准确分类。传统方法仅考虑胸部损伤图像的纹理特征,未考虑高维特征空间的维数问题,导致胸部损伤图像分类准确度偏低。提出新的基于改进机器学习算法准确分类钝性胸部损伤病灶形态。采用区域灰度级直方图统计矩,提取胸部图像中存在的纹理特征。根据胸部图像纹理特征,将胸部损伤图像的输入空间转变到高维特征空间中,并根据结构风险最小化原则寻找最优线性分类面,通过核函数方法解决高维特征空间中存在的维数灾难问题,对钝性胸部损伤病灶形态进行分类。实验结果表明,所提方法的分类效率高、分类结果较为精准,可为胸部损伤诊断及进一步手术处理提供必要的理论依据。