【摘 要】
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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
【机 构】
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深圳大学医学院生物医学工程重点实验室,深圳 518060
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
论文部分内容阅读
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.
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