【摘 要】
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在前列腺癌的诊断过程中,候选病灶的检测是一项重要步骤,该步骤有时由医生手工完成,这会带来一些问题.为了实现候选病灶的自动检测,训练了一个分类模型用于自动检测候选病灶.
【机 构】
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中南民族大学生物医学工程学院,中南民族大学医学信息分析及肿瘤诊疗湖北省重点实验室,武汉大学人民医院放射科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81601461),湖北省自然科学基金资助项目(2017CFB552).
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在前列腺癌的诊断过程中,候选病灶的检测是一项重要步骤,该步骤有时由医生手工完成,这会带来一些问题.为了实现候选病灶的自动检测,训练了一个分类模型用于自动检测候选病灶.获取候选病灶之后,病灶区域的各类特征被用来表征候选病灶,其中,纹理特征在诊断过程中已经被证实是有效的,为了进一步提升性能,仍然需要候选病灶的更高水平的特征.因此,设计了新特征来描述候选病灶:病灶-凸包比,为了证实该特征的有效性,设计了实验:在加入新特征之前和之后分别测试计算机辅助检测方法的性能.实验结果表明,所设计的新特征有助于提升该方法的性
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