【摘 要】
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目的建立国人皮肤黑素细胞肿瘤(MT)图像智能化分类与识别方法。方法采用皮肤镜法获取MT图像信息,提出自生成神经网络的自适应聚类分割与特征提取算法,定量分析MT的形状不对称
【机 构】
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全军皮肤病研究所空军总医院皮肤科,中国中医科学院广安门医院,北京航空航天大学,
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目的建立国人皮肤黑素细胞肿瘤(MT)图像智能化分类与识别方法。方法采用皮肤镜法获取MT图像信息,提出自生成神经网络的自适应聚类分割与特征提取算法,定量分析MT的形状不对称(AY)、形状偏心率(EY)、边界凹陷率(BDR)、过渡区辐射不均匀度(URTA)、颜色多样性(CD)、纹理相关性(TC)六个特征,结合组合神经网络分类器对MT的良、恶性进行分类与识别,经病理验证与统计学分析。结果 642幅MT图像,其中良性82.4%;恶性17.6%;URTA、TC、BDR、CD灵敏度86.73%～95.58%,特异度97.3%～100%;AY和EY灵敏度41.59%～47.78%,特异度69.91%～76.99%;对MT的良、恶性分类与识别,准确率达93.65%;分类符合率经χ2检验均有显著性差异(χ2=4.51,P<0.05)。结论皮肤镜MT图像分析法,可有效实现MT良、恶性分类与自动识别,为解决国人皮肤恶性黑素瘤的智能化识别瓶颈问题奠定了基础。
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