建立错骀畸形数字化诊断模板及标志点自动识别研究

• 作者: 林久祥 许天民 韩冰
• 来源期刊: 北京大学学报：自然科学版
• 学科: 医学
• 关键词: 数字化诊断模板 聚类和判别分析 X线头影测量技术 自动识别
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 983-989
• 页数: 7页
• 分类号: R783
• 语种: 中文

摘要

为了给计算机自动识别诊断提供模板参考并初步尝试计算机自动识别，将2249例错胎畸形样本进行聚类和判别分析，以60个标志点的坐标值作为分类变量，形成21个数字化诊断模板，总判别准确率和交互验证准确率分别达到89．1％和85．0％。采用判别方程或者模板特征对新样本进行分类，并为正畸临床诊断、疗效评价和预测提供参考。采用模板匹配的方法对10例新样本的23个标志点进行初步计算机自动识别研究，其中11个标志点的识别误差小于2mm，能够满足临床应用要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许天民		53	543	14.0	20.0
2	林久祥		84	720	14.0	21.0
3	韩冰		12	164	3.0	12.0