【摘 要】
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为早期诊断和检测神经肌肉罕见病——杜兴氏肌营养不良（DMD）,设计了一组分类预测试验.首先,利用小波变换对DMD患者组和健康对照组的磁共振图像（MRI）进行小波分解;其次,从所得的分
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海杉达学院信息科学与技术学院,上海交通大学医学院附属新华医院
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为早期诊断和检测神经肌肉罕见病——杜兴氏肌营养不良（DMD）,设计了一组分类预测试验.首先,利用小波变换对DMD患者组和健康对照组的磁共振图像（MRI）进行小波分解;其次,从所得的分解图像中提取出若干纹理特征参数并进行降维处理;最后,再基于这些纹理特征参数,利用支持向量机算法（SVM）对试验图像进行分类预测.试验结果显示,若选择适当的小波分解尺度、分类器核函数和相关参数组合,则MRI图像的分类灵敏度、特异度和准确率分别可达96.9%,97.3%和97.1%.该处理方法有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段,
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