利用二维格子复杂性挖掘肝癌CT图像预后信息

• 作者: 叶苏哲 张子瑞 柯大观 武瑞霞 郑明华 陈宇彬
• 来源期刊: 温州医科大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 肝癌CT图像 二维格子复杂性 支持向量机 模式识别 希尔伯特曲线
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 396-400
• 页数: 5页
• 分类号: R811
• 字数: 3861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-9400.2018.06.002

摘要

目的:初步验证通过二维格子复杂性能否有效提取某些医学图像中隐含的预后信息.方法:将92例原发性肝癌患者手术前的原始腹部CT图像转为32像素×32像素的二值图像,利用二维希尔伯特曲线将图像转化为一维符号序列并计算其格子复杂性特征,利用支持向量机就全部病例进行十折交叉验证,基于46例患者的特征建立分类模型并检验对其余46位患者术后存活时间的模式识别效果.结果:在每位患者使用28幅图像的情况下,控制参数为19的格子复杂性在十折交叉验证中的平均准确率达到75.0%,在46例测试集上的识别准确率为69.6%.结论:二维格子复杂性算法能够挖掘出CT图像中人眼捕捉不到的预后信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑明华	温州医科大学附属第一医院感染内科	4	0	0.0	0.0
2	柯大观	温州医科大学生物医学工程学院	10	29	3.0	5.0
3	武瑞霞	温州医科大学生物医学工程学院	1	0	0.0	0.0
4	张子瑞	温州医科大学生物医学工程学院	1	0	0.0	0.0
5	陈宇彬	温州医科大学生物医学工程学院	1	0	0.0	0.0
6	叶苏哲	温州医科大学生物医学工程学院	1	0	0.0	0.0