基于随机森林的肺部肿瘤PET/CT图像计算机辅助诊断方法研究

• 作者: 刘敬霞
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 随机森林 肺部肿瘤 PET/CT图像 预处理 特征提取 计算机辅助诊断方法
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 151-155
• 页数: 5页
• 分类号: R318|TP277.3
• 字数: 2685字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2020.02.08

摘要

针对当前基于神经网络、聚类分析以及支持向量机三种辅助诊断方法存在的诊断准确性低的问题,本研究提出一种基于随机森林的肺部肿瘤PET/CT图像计算机辅助诊断新方法.该方法首先对PET/CT图像进行预处理,包括灰度化、平滑以及分割等,然后提取PET/CT图像的灰度、形态和纹理等特征,最后利用随机森林算法进行肺部肿瘤PET/CT的辅助识别,以实现肺部肿瘤的病理诊断.结果表明,本方法的ROC曲线结果优于上述三种方法,提高了诊断准确性,可为医生诊疗提供重要参考.

作者信息

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1	刘敬霞		1	0	0.0	0.0