【摘 要】
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本研究的目的是使用基于超声弹性成像的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现对颈动脉易损斑块的自动检测。共采集了52个志愿者的80例颈动脉粥样硬化斑块的超声长轴射
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0102200)
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本研究的目的是使用基于超声弹性成像的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现对颈动脉易损斑块的自动检测。共采集了52个志愿者的80例颈动脉粥样硬化斑块的超声长轴射频数据,利用弹性成像算法得到应变率分布,并提取应变率相关特征;同时,根据高分辨率磁共振成像诊断结果,将斑块分为稳定斑块和易损斑块。根据受试者工作特征曲线下的面积对各个特征进行分析,最后选取绝对应变率的99%分位数、最大值、标准差和均值等四个特征,并进行组合,采用径向基函数为核函数的SVM对颈动脉易损斑块进行识别,在测
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