一种食管癌内镜图像识别算法

食管癌内镜检查是食管癌早期诊断的主要手段之一,计算机辅助识别可以大大提高诊断效率,但目前尚缺乏相关识别算法研究。因此,根据食管癌内镜图像的纹理特点,提出了一种食管癌内镜图像识别算法。算法首先对食管癌内镜图像进行目标区域的划分,提取出每个目标子区域的灰度共生矩阵。然后计算灰度共生矩阵的角二阶矩、对比度、逆差分矩和相关度4个特征值,并构造出描述内镜图像的特征向量。最终对特征向量进行多次迭代式聚类并根据专家规则对聚类结果进行筛选以标识出可疑病变区域。实验表明,该算法可以较为准确地筛选出可疑病变区域,算法是可行的和有效的。