【摘 要】
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本文以癌症的准确辅助诊断为目标,分析了核磁共振及相关数据处理技术在该领域的应用研究现状.针对MRS技术复杂、识别难度大和临床应用能力弱等问题,提出了一种利用小波变换、
【机 构】
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清华大学,计算机系,北京,100084
【出 处】
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2005年中国智能自动化会议(ICAC'2005)
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本文以癌症的准确辅助诊断为目标,分析了核磁共振及相关数据处理技术在该领域的应用研究现状.针对MRS技术复杂、识别难度大和临床应用能力弱等问题,提出了一种利用小波变换、模式识别和网络等技术进行核磁共振波谱分析和癌症特征提取的新研究方案.以医用核磁共振设备产生的数据(FID信号和MRS波谱)为研究对象,利用自行设计的小波基函数和小波阚值去噪技术进行信号的分解与去噪;结合癌症诊断经验知识,对比病变和正常组织的波谱特征,利用ICA和SVM等模式识别技术进行癌症特征的识别与提取;基于PACS平台集成专家系统.给出了该方案的具体研究内容,并对系统结构、需解决的关键问题和核心技术等提出了有效的解决方法.
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