咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测 收藏

基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测

Breast Cancer Related LVI Status Prediction Based on Active Contour Model and Radiomics

作     者:冯宝 李昌林 李智 刘壮盛 FENG Bao;LI Chang-lin;LI Zhi;LIU Zhuang-sheng

作者机构:中山大学生物医学工程学院广东广州511400 桂林航天工业学院电子信息与自动化学院广西桂林541004 中山大学附属江门市中心医院放射科广东江门529000 

出 版 物:《东北大学学报(自然科学版)》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))

年 卷 期:2020年第41卷第2期

页      面:193-199页

核心收录:

学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基  金:广西壮族自治区自然科学基金资助项目(2016GXNSFBA380160) 广西壮族自治区千名中青年骨干教师培育计划项目(2018GXQGFB160) 国家自然科学基金地区科学基金资助项目(81960324) 

主  题:DCE-MRI 乳腺癌 活动轮廓模型 影像组学 图像分割 图像分类 

摘      要:针对乳腺癌患者术前LVI状态预测问题,提出了活动轮廓模型和影像组学相结合的计算机辅助分析方法.首先,提出一种基于后验概率和模糊速度函数的活动轮廓模型方法来完成乳腺癌DCE-MRI图像分割.通过在小波域下构建基于后验概率的活动轮廓模型的区域项,同时利用模糊速度函数构建活动轮廓模型的边界项,可以提高乳腺癌病灶分割的准确性.其次,提取形态、灰度、纹理等图像特征,利用集成分类器随机森林方法构造LVI状态的预测模型.实验结果表明,所构建的模型对乳腺癌患者LVI状态具有较好的预测能力.

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分