肺超声中的特殊征象B线对于临床诊断肺水肿等肺部疾病有重要意义,但诊断结果依赖于医生的主观判断.为了客观、自动地识别B线,提高诊断准确率,该文提出了一种基于超声回波射频信号的肺脏超声特殊征象B线识别方法.该文首先选取了射频信号的排列熵、信息熵、峰度、偏度、能量作为特征参数,利用独立样本t检验和单参数贝叶斯分类的方法检验超声射频数据中B线、非B线所对应射频数据的各个参量的差异性以及各参数与B线识别的相关性.然后将不同的双参量组合输入非线性支持向量机中进行分类,比较各个组合的分类效果.结果显示信息熵与排列熵参数组合基于射频信号的分类效果最好,分类灵敏度为90.521％,特异性为98.106％,准确率为96.328％,受试者工作特征曲线下面积等于0.95.在引入后处理算法后,B线识别效果有进一步提升,得到分类平均灵敏度为95.23％,平均特异性为97.22％,平均准确率为96.88％.研究结果表明基于射频数据的支持向量机双参量B线识别方法对辅助临床诊断具有重要价值,信息熵和排列熵的组合可以有效地对特殊征象B线进行高精度识别.
作者：张皓宇；马泉龙；张蕾；钟徽
来源：应用声学 2023 年 42卷 5期
