基于动态对比增强磁共振成像的鼻咽癌病灶自动识别
目的:本文旨在通过对鼻咽癌(NPC)的动态对比增强磁共振图像(DCE-MRI)进行分析,利用机器学习(machine learning)的方法将鼻咽癌(NPC)的病灶区自动识别出来,从而达到辅助医生进行鼻咽癌区域正确识别的目的.方法:在DCE-MRI图像序列的血流动力学曲线中提取血流动力学曲线特征(kinetic curvefeatures);然后使用支持向量机(SVM)的方法来进行分类,识别出肿瘤区;最后再与医生所画的肿瘤区金标准进行对比,计算本文提出的自动识别算法的分类敏感性(Sensitivity).结果:本文所提出的自动识别算法的分类敏感性Sensitivity计算结果值达到了0.74,说明所提出的自动识别算法具备一定的辅助诊断价值.结论:本文所提出的自动识别算法能够较好地将鼻咽癌肿瘤区域识别出来,可以辅助医生进行肿瘤区正确识别.
鼻咽癌 动态对比增强磁共振成像 病灶自动识别 机器学习
周煜翔 秦璟 陈汉威 冯仕庭 江锦赵 汪天富 黄炳升
深圳大学医学院生物医学工程重点实验室,深圳 518060
国内会议
南京
中文
1-5
2015-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）