基于多体素磁共振波谱技术的脑肿瘤自动分类辅助诊断系统
脑肿瘤的分类与分级有利于后续治疗计划的制定.本文创新性地提出了多层分类算法,根据多体素磁共振波谱技术测得的代谢差异,对肿瘤的类型和级别进行无创诊断.第一层,提取肿瘤实质区、水肿区和正常区的生化标记物胆碱(Cho)、N-乙酰天门冬氨酸(NAA)及乳酸(Lac),使用支持向量机(SVM)算法进行有/无肿瘤的诊断;第二层,结合临床资料和波谱信息,建立肿瘤模型并计算各肿瘤得分,根据得分诊断肿瘤类型;第三层,再根据脂质(Lip)、肌醇(mI)等信息,分别采用并对比SVM和高斯混合聚类模型(GMM)的肿瘤分级(高级、低级)结果.本研究三层准确性分别可达100％、90％和94.4％,整体准确的性可达84.6％.本研究算法符合临床医生诊断习惯,具有较高的临床意义。
脑肿瘤 辅助诊断系统 磁共振波谱 多层分类算法
王亚菲 万遂人 孙钰 张冰
东南大学生物医学与科学工程学院,南京,210096 南京大学医学院附属鼓楼医院影像科,南京,210008
国内会议
南京
中文
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2015-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）