【摘 要】
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目的:设计一种膝关节骨性关节炎(OA)磁共振T2 map数据分类器,用于OA疾病分类。方法:通过磁共振成像(MRI)T2 mapping技术,采集46例膝关节MRI图像共计1380个数据,按膝关节软骨
【机 构】
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中山大学附属第五医院设备科,中山大学移动信息工程学院,中山大学附属肿瘤医院医学影像及介入中心,肇庆市第二人民医院放射科
【基金项目】
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国家自然科学基金(60974131)“基于两维系统理论的并行磁共振成像算法研究”;国家自然科学基金(61273043)“基于最优控制与滤波理论的快速磁共振成像关键技术研究”
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目的:设计一种膝关节骨性关节炎(OA)磁共振T2 map数据分类器,用于OA疾病分类。方法:通过磁共振成像(MRI)T2 mapping技术,采集46例膝关节MRI图像共计1380个数据,按膝关节软骨全器官磁共振成像评分(WORMS)分区方法提取10个亚区的T2值数据,以T2值数据为特征量进行数据挖掘,建立径向基函数(RBF)神经网络分类器,结合临床诊断结果实行对采集样本数据分类识别。结果:RBF分类器对于膝关节T2 map数据最终识别准确率为75%,体现了良好的OA数据分类效果。结论:基于直接确定法的RBF神经网络构造的膝关节OA分类器无需任何迭代,通过简单步骤就得到最优权值、合适的中心以及方差,适合作为OA的疾病分类器。
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