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基于变分模态分解与多尺度排列熵的生物组织变性识别
标题：基于变分模态分解与多尺度排列熵的生物组织变性识别
摘要：
随着现代医学影像技术的迅速发展，生物组织变性识别在疾病诊断和治疗中扮演着重要的角色。然而，传统的变性识别方法受限于特征提取的准确性和鲁棒性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于变分模态分解与多尺度排列熵的生物组织变性识别方法。该方法通过变分模态分解将原始生物组织图像转化为多种模态表示，并引入多尺度排列熵对多模态表示进行特征提取和融合。实验结果表明，所提出的方法在生物组织变性识别任务上具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词：生物组织变性识别；变分模态分解；多尺度排列熵；特征提取；特征融合
1.引言
生物组织变性识别在医学影像诊断中具有重要意义。随着医学影像技术的发展，获取到的生物组织图像数据量巨大，传统的变性识别方法面临着特征提取不准确和鲁棒性不高等挑战。针对这些问题，本文提出了一种基于变分模态分解与多尺度排列熵的生物组织变性识别方法。该方法通过变分模态分解将原始生物组织图像转化为多个模态表示，再利用多尺度排列熵对这些模态表示进行特征提取和融合，以实现准确的生物组织变性识别。
2.变分模态分解
变分模态分解（VariationalModeDecomposition,VMD）是一种信号分解方法，广泛应用于多模态信号分析。VMD通过迭代优化的方式将原始信号分解成若干个具有不同频率和幅度调制特性的模态函数。在生物组织变性识别中，VMD可以将原始生物组织图像转化为多个模态表示，每个模态表示对应不同频率区间的特征信息。
3.多尺度排列熵
多尺度排列熵（MultiscalePermutationEntropy,MPE）是一种基于排列熵的特征提取方法，可以从时间序列信号中提取出具有不同时间尺度的特征。在本文中，我们将MPE应用于生物组织变性识别任务中，以提取不同模态表示的特征。
4.方法实现
4.1数据预处理
首先，对原始生物组织图像进行预处理，包括图像去噪、边缘检测等操作，以提高图像质量和减少噪声对变性识别的影响。
4.2变分模态分解
接下来，利用VMD将预处理后的生物组织图像分解为多个模态表示。VMD采用迭代优化的方式，通过最小化目标函数来得到每个模态函数。
4.3多尺度排列熵计算
对于每个模态表示，我们利用MPE计算其多尺度排列熵。MPE首先将模态表示进行排列，然后计算各个尺度上的排列熵，得到不同尺度的特征。
4.4特征融合和分类
最后，将各个尺度上的特征进行融合，并利用分类算法对生物组织的变性进行识别。可以采用传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等。
5.实验结果
在多个生物组织变性数据集上进行实验验证，包括肿瘤变性、血管变性等。实验结果表明，所提出的方法相比传统的变性识别方法，在准确性和鲁棒性上均有显著提升。同时，该方法对不同变性类型的识别具有较好的泛化能力。
6.结论
本文提出了一种基于变分模态分解与多尺度排列熵的生物组织变性识别方法。该方法通过变分模态分解将原始生物组织图像转化为多个模态表示，进而利用多尺度排列熵从不同时间尺度提取特征，并通过特征融合和分类实现准确的变性识别。实验证明，所提出的方法具有较高的准确性和鲁棒性，在生物组织变性识别任务中具有广泛的应用前景。
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