目的 探讨建立胰腺癌超声内镜图像计算机判别系统的方法,及其对胰腺癌诊断的价值.方法 随机选择行胰腺EUS检查的216例患者(胰腺癌153例,非胰腺癌患者63例),选取EUS图像.基于M带小波变换的多重分形特征矢量,使用特征筛选算法得到维数更低的分形特征,并根据最优特征组合,不同分类器将病例进行自动分类为胰腺癌和非胰腺癌病例,测定该诊断方法的敏感性、特异性和准确率,同时与传统9维分形特征矢量的分类性能进行比较.结果 根据EUS图像,在M带小波变换的框架内,分别引入三种多重分形维数,与原有的分形维数构成3组18维的多重分形维数矢量.选用顺序前进搜索算法进行特征选择,并评价不同维数的特征矢量的分类性能,最终引入二阶多重分形维数特征,选取7维的特征矢量,得到较优的特征组合.使用3种分类器:Bayes、SVM和ModestAdaBoost评价特征的分类性能,最终发现本文基于M带小波变换得到的分类矢量在胰腺内镜超声图像分类上分类准确率可达97.98
作者：张敏敏；杨骅；金震东；蔡哲元；余建国；李兆申
来源：中华消化内镜杂志 2010 年 27卷 8期
