直肠癌淋巴结转移的智能诊断
本文针对直肠癌淋巴结转移问题，提出了基于图像分割、特征提取和分类模型的智能诊断方法。
问题一：直肠癌肿瘤分割
首先对CT影像进行归一化处理，并利用面积分布函数分析背景噪声、脂肪和骨头的强度分布，为阈值选择提供参考。然后，基于adjust函数动态拉伸的双阈值分割模型进行肿瘤分割，并结合Fisher线性判别器建立肿瘤分类模型，进一步提高分割准确率。实验结果表明，模型对肿瘤的识别准确率达到99.83%，其中相似度0.6以上的掩膜占比达95.25%。
问题二：直肠癌肿瘤特征提取
应用sym和db小波提取肿瘤的小波特征，并利用单小波sym5进行三级分解，提取分解后子图上的一阶统计量特征，包括灰度均值、灰度方差、熵、变化率、三阶中心矩和四阶中心距。此外，还增加了肿瘤对周围组织的入侵情况（连接程度）和病人的年龄作为外部特征。
问题三：肿瘤特征与淋巴结转移的相关性验证
利用上述特征构建特征向量，采用RBF核函数的支持向量机对样本进行分类，分析肿瘤区域影像特征与淋巴结转移之间的关系。实验结果显示，正确分类率为80%。
拓展问题：模型适用性验证
通过实验验证，当所选取区域适当扩大或缩小时，仍然可以构建有效的模型来判断肿瘤是否已发生淋巴结转移。
