GUI Log-Gabor肺癌检测

资 源 简 介

GUI Log-Gabor肺癌检测

详 情 说 明

在医学影像分析领域，基于GUI的Log-Gabor滤波器方法为肺癌检测提供了一种高效的技术路径。该方法通过结合频域分析和空间域处理，从复杂背景中提取肺部病灶特征。

核心流程分为多级处理阶段：首先将原始医学图像转换为灰度图以简化计算，随后通过预计算高斯距离权重建立空间相关性模型。双边滤波器的应用能有效保留边缘信息的同时抑制噪声，这对后续的病灶定位至关重要。在特征提取环节，算法通过局部区域分析结合高斯强度权重计算，强化了肿瘤区域与其他组织的对比度。

聚类分析阶段采用K-means对图像区域进行自动划分，配合K-SVD字典学习算法优化特征表示，这种组合策略显著提升了良恶性病变的分类准确率。整个流程通过GUI界面集成，使得放射科医生可以交互式调整参数并实时观察处理效果，为临床诊断提供了可靠的辅助决策支持。

该方法创新性地将Log-Gabor滤波器与机器学习结合，其多尺度特性特别适合捕捉肺结节在不同分辨率下的形态学特征，而自适应滤波策略有效解决了医学图像中常见的噪声干扰问题。值得注意的是，算法在保持高灵敏度的同时，通过聚类优化避免了传统方法中常见的过分割现象。