資料介紹
目前基于肝纖維化計算機(jī)輔助診斷的紋理特征量的選取和圖像特征量的優(yōu)化方案尚缺指導(dǎo)性結(jié)論。本文針對大量采集的MR和CT圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行肝纖維化紋理特征量的提取,采用SVM分類器進(jìn)行留一算法檢測,通過對各項準(zhǔn)確率的分類統(tǒng)計,得出了計算機(jī)輔助肝纖維化診斷的優(yōu)化方案。結(jié)果顯示肝臟MRI和CT圖像的感興趣區(qū)域的大小為20 × 20像素時獲得的效果最優(yōu);在特征量個數(shù)為3至7個的組合時獲得的分類效果最好;統(tǒng)計出MRI圖像和CT圖像的各個特征量在計算機(jī)輔助診斷肝纖維化程度實驗中的權(quán)重值;發(fā)現(xiàn)MRI比CT能夠更好地反映肝臟纖維化程度,而且MRI圖像的有效特征量分布更為集中。
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長期以來,肝纖維化的診斷是以穿刺病理活檢作為金標(biāo)準(zhǔn),但其具有創(chuàng)傷性并存在一定的并發(fā)癥,患者不易接受,且評估肝纖維化的分期,可能存在樣本誤差,出現(xiàn)假陰性的結(jié)果。無創(chuàng)性的影像學(xué)檢查在肝臟病變的診斷中發(fā)揮了重要作用,但超聲、CT 和磁共振成像(MRI)等之前的影像學(xué)技術(shù),所獲得的肝臟體積、脾臟厚度、門靜脈主干寬度等信息都是肝硬化后期的變化,無法反映早期的改變,更無法分級。因此,隨著MRI 硬件和軟件技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,利用醫(yī)學(xué)知識與計算機(jī)圖像處理技術(shù)進(jìn)行定量分析,進(jìn)而構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像基礎(chǔ)上的計算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)具有重要的理論意義與臨床應(yīng)用價值。
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