發(fā)布時間：2021-03-24 01:45

　　利用結(jié)石CT圖像結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行體內(nèi)尿路結(jié)石的成分分析具有一定的研究價值。對二維和三維圖像分別進(jìn)行灰度調(diào)整及序列插值以完成預(yù)處理操作;利用臨床醫(yī)生已勾勒病灶的標(biāo)簽文件進(jìn)行圖像分割,并對感興趣區(qū)域分別進(jìn)行二維和三維上的灰度、形狀、紋理特征提取;對比不同特征選擇算法和分類器,使用mRMR算法并結(jié)合RBF_SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練。實驗結(jié)果表明,該算法能有效分析出體內(nèi)尿路結(jié)石中的單純草酸鈣和無水尿酸成分,ACC和AUC分別達(dá)到81.76%和89.03%,可以為臨床醫(yī)生診斷提供有效的參考依據(jù)。 

【文章來源】：計算機應(yīng)用與軟件. 2020,37(12)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

灰度調(diào)整

圖像間插值

當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像分割正從手動或半自動向全自動發(fā)展[8]。本文將臨床專家人工分割的結(jié)果作為金標(biāo)準(zhǔn),利用3D Slicer軟件對病灶組織手動勾勒感興趣區(qū)域(ROI)[9]并對其裁剪得到更精準(zhǔn)的ROI窗口[10],分割過程如圖3所示。3 特征提取


本文編號：3096814