發(fā)布時間：2018-03-26 19:16

  本文選題：胎盤成熟度評估　切入點：特征融合　出處：《中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報》2016年04期

【摘要】：胎盤成熟度分級錯誤可能會導(dǎo)致小于胎齡兒、死產(chǎn)、死胎等的發(fā)生。目前,胎盤成熟度分級主要依賴于臨床醫(yī)生的經(jīng)驗和觀察,主觀性很強,分級準(zhǔn)確性易受醫(yī)生工作強度、工作時長和工作經(jīng)驗的影響。提出一種基于特征融合和判別式學(xué)習(xí)的胎盤成熟度自動分級算法。首先,對共544例的B型超聲圖像和彩色能量多普勒(CDE)胎盤圖像,采用提取關(guān)鍵點、對關(guān)鍵點提取特征、進行融合并加以判別式特征編碼的方法,形成碼書,經(jīng)過歸一化,最后用支持向量機(SVM)進行分類,得到胎盤成熟度分級結(jié)果。在測試階段,將胎盤成熟度測試結(jié)果與臨床醫(yī)生的分級結(jié)果進行對比,得到如下結(jié)果:準(zhǔn)確率92.7%,敏感性91.1%,特異性97.6%,平均精度97.3%。結(jié)果表明,該方法對胎盤成熟度自動分級具有較高的指導(dǎo)意義。
[Abstract]:At present, placental maturity classification mainly depends on the clinician's experience and observation, and is very subjective, and the accuracy of classification is easy to be subjected to the work intensity of the doctor, so the placental maturity classification may lead to the occurrence of smaller than gestational age, stillbirth, stillbirth, and stillbirth. An automatic grading algorithm for placental maturity based on feature fusion and discriminant learning was proposed. First, 544 cases of B-mode ultrasound images and color power Doppler CDE placental images were studied. Using the method of extracting the key points, extracting the features of the key points, fusion and discriminating feature coding, the codebook is formed. After normalization, the classification is done by support vector machine (SVM). The results of placental maturity grading were obtained. In the testing stage, the results of placental maturity test were compared with those of clinicians, and the following results were obtained: accuracy 92.7, sensitivity 91.1, specificity 97.6. This method has high guiding significance for automatic grading of placental maturity.
【作者單位】： 深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)部生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院廣東省生物醫(yī)學(xué)信息檢測和超聲成像重點實驗室;深圳婦幼保健院超聲科南方醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院;
【基金】：深圳市重點基礎(chǔ)研究項目(JCYJ2014041415513200;JCYJ20140509172609164) 廣東省科技創(chuàng)新重點項目(2014KXM052)
【分類號】：R445.1;R714.56

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本文編號：1669228