【摘 要】
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本文通过机器学习方法建立了CT图像直肠肿瘤分割模型与直肠癌淋巴结转移分类模型。在CT图像直肠肿瘤分割模型中,使用Alex Net预测单幅CT图像是否包含肿瘤区域,根据直肠癌CT图
【机 构】
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华南师范大学数学科学学院,华南师范大学计算机学院
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本文通过机器学习方法建立了CT图像直肠肿瘤分割模型与直肠癌淋巴结转移分类模型。在CT图像直肠肿瘤分割模型中,使用Alex Net预测单幅CT图像是否包含肿瘤区域,根据直肠癌CT图像序列的特点对预测结果进行修正,继而使用Mask-RCNN对存在肿瘤区域的CT图像进行分割,得到肿瘤区域的掩模,测试结果表明,分割的dice系数平均值为0.753。在分割出肿瘤区域后,抽取了1502个影响组学特征。使用近似t检验、Kendall系数以及relief算法对抽取所得的特征进行检验,判断特征与直肠癌淋巴结转移相关性。在直
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