【摘 要】
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目的:提出一种甲状腺结节钙化特征的自动提取方法,从而提高应用钙化特征对甲状腺结节进行鉴别诊断的可重复性和准确性.方法:采用基于GVF Snake模型的分割算法和钙化灶的图像识别算法完成甲状腺结节钙化特征的自动提取.然后,在30例甲状腺结节的回顾性研究中,通过ROC分析评估所提取的钙化指数CI(calcification index)对甲状腺结节的鉴别诊断价值.结果:提取的钙化指数在良、恶性结节分类
【机 构】
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广州军区武汉总医院,医学工程科,湖北武汉,430074;华中科技大学,生命科学与技术学院,湖北武汉,430074
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
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目的:提出一种甲状腺结节钙化特征的自动提取方法,从而提高应用钙化特征对甲状腺结节进行鉴别诊断的可重复性和准确性.
方法:采用基于GVF Snake模型的分割算法和钙化灶的图像识别算法完成甲状腺结节钙化特征的自动提取.然后,在30例甲状腺结节的回顾性研究中,通过ROC分析评估所提取的钙化指数CI(calcification index)对甲状腺结节的鉴别诊断价值.
结果:提取的钙化指数在良、恶性结节分类中具有一定的准确性(ROC曲线下面积为0.720).以约登指数最大的分界点作为最佳的诊断界限点,准确性可达80％.
结论:该方法能有效的提取甲状腺结节的钙化特征,所提取的钙化指数对甲状腺恶性结节的超声临床诊断具有一定的辅助作用.
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