[发明专利]基于希尔伯特-黄变换的超声组织定征的特征提取方法有效
| 申请号： | 201710417075.3 | 申请日： | 2017-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN107358156B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 林春漪;曹文雄 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于希尔伯特‑黄变换的超声组织定征的特征提取方法，包括以下步骤：采集组织样本的超声回波RF信号多帧，选择感兴趣区，构造超声RF时间序列；利用HHT算法，对超声RF时间序列进行特征提取，得到基于时间、频率和能量关系的样本特征向量；利用rankfeatures算法，进行特征筛选与特征融合，计算样本特征融合指数，把该特征融合指数作为定征组织的特征。本发明所提出的特征融合指数能够有效的反映不同类别组织样本之间的差异，适用于超声组织定征的特征提取领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 希尔伯特 变换 超声 组织 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
基于希尔伯特‑黄变换的超声组织定征的特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集组织样本的超声回波RF信号多帧，选择ROI，构造超声RF时间序列；S2：利用HHT算法，对超声RF时间序列进行特征提取，得到基于时间、频率和能量关系的样本特征向量；S3：利用rankfeatures算法，进行特征筛选与特征融合，计算样本特征融合指数，把该特征融合指数作为定征组织的特征。
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