醫(yī)學(xué)影像是現(xiàn)代臨床醫(yī)學(xué)疾病診治不可或缺的重要組成部分,SPECT是功能影像的主要成像技術(shù),廣泛應(yīng)用于腫瘤骨轉(zhuǎn)移等疾病的診治。SPECT診斷報告文本包含患者個人信息、圖像描述和建議性結(jié)果等幾個方面的信息。為準(zhǔn)確提取SPECT核醫(yī)學(xué)骨顯像診斷文本中疾病與其表征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,研究并提出基于數(shù)據(jù)挖掘的核醫(yī)學(xué)文本關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法。首先,針對核醫(yī)學(xué)診斷文本可能包含的信息冗余、數(shù)據(jù)缺失及表述不一致等問題,提出SPECT核醫(yī)學(xué)診斷文本的預(yù)處理及統(tǒng)一編碼方法;然后,應(yīng)用經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori,提出病灶與表征之間關(guān)聯(lián)的挖掘算法;最后,使用一組源自三甲醫(yī)院核醫(yī)學(xué)科的真實SPECT核醫(yī)學(xué)診斷文本數(shù)據(jù),驗證了所提出的方法。結(jié)果表明,提出的方法客觀提取了疾病與其表征之間的關(guān)聯(lián),獲得的客觀性評價指標(biāo)平均值不低于90%。 

【文章來源】：計算機科學(xué). 2020,47(S2)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

核醫(yī)學(xué)診斷文本的預(yù)處理

在病灶的五元組表示中,位置P實際上代表人體的骨骼。圖2給出了人體骨骼系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)�？梢钥闯�,人體的骨骼具有明顯的層次包含關(guān)系,因此,關(guān)聯(lián)關(guān)系的挖掘處理要將這種關(guān)聯(lián)關(guān)系納入考慮,以從位置的不同層級上探究疾病的發(fā)作模式。圖3給出了兩個以RGB格式呈現(xiàn)的SPECT核醫(yī)學(xué)檢查病例。

圖3給出了兩個以RGB格式呈現(xiàn)的SPECT核醫(yī)學(xué)檢查病例�？梢钥闯�,無論關(guān)節(jié)炎還是骨轉(zhuǎn)移,病灶所在區(qū)域的像素值明顯高于其他區(qū)域。這是因為,SPECT核醫(yī)學(xué)成像通過捕獲注射藥物在體內(nèi)的殘留實現(xiàn)疾病的檢查,體內(nèi)正常部位的藥物會隨著時間推移而逐漸代謝殆盡,而病變部分的藥物殘留能夠被探頭捕獲。具體而言,關(guān)節(jié)炎病例中上右肢骨和下左肢骨均發(fā)生明顯病變;骨轉(zhuǎn)移病例中第8肋骨、骶髂關(guān)節(jié)以及坐骨均發(fā)生病變。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3098472