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本研究提出基于集成SVM的肺部肿瘤PET/CT三模态计算机辅助诊断新方法.首先在临床采集肺部肿瘤患者PET、CT和PET/CT各2000例三模态图像数据上提取对同一病灶ROI区域;然后根据CT、PET和PET/CT的不同特点,从三模态图像的ROI区域中提取形状特征、灰度特征、Tamura纹理特征和GLCM特征等不同特征分别构成80、98、98维特征分量,并分别在不同特征空间里构造个体分类器,包括CT-SVM、PET-SVM、PET/CT-SVM;最后,基于相对多数投票原则,对CT-SVM、PET-SVM和PET/CT-SVM进行集成,识别对肺部肿瘤.实验结果表明,该方法能够有效提高肺部肿瘤的诊断正确率.

作者:吴翠颖;周涛;陆惠玲;姚中宝;王媛媛;杨鹏飞

来源:生物医学工程研究 2017 年 36卷 3期

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作者:
吴翠颖;周涛;陆惠玲;姚中宝;王媛媛;杨鹏飞
来源:
生物医学工程研究 2017 年 36卷 3期
标签:
PET/CT 正电子发射计算机断层显像 CT 肺部肿瘤 集成支持向量机 计算机辅助诊断 PET/CT Positron emission fomograph CT Lung cancer Ensemble support vector machine Computer-aided-diagnosis
本研究提出基于集成SVM的肺部肿瘤PET/CT三模态计算机辅助诊断新方法.首先在临床采集肺部肿瘤患者PET、CT和PET/CT各2000例三模态图像数据上提取对同一病灶ROI区域;然后根据CT、PET和PET/CT的不同特点,从三模态图像的ROI区域中提取形状特征、灰度特征、Tamura纹理特征和GLCM特征等不同特征分别构成80、98、98维特征分量,并分别在不同特征空间里构造个体分类器,包括CT-SVM、PET-SVM、PET/CT-SVM;最后,基于相对多数投票原则,对CT-SVM、PET-SVM和PET/CT-SVM进行集成,识别对肺部肿瘤.实验结果表明,该方法能够有效提高肺部肿瘤的诊断正确率.