【摘 要】
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基于增强计算机断层扫描图像,提出肾上腺肿瘤的计算机辅助诊断与分类算法。先读入肾上腺肿瘤的DICOM图像;然后利用基于局部区域的水平集方法分割肿瘤,解决边界模糊和区域不均
【机 构】
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复旦大学电子工程系,上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室,上海交通大学医学院附属瑞金医院泌尿外科
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401102);上海市科委扬帆计划(14YF1400300)资助项目
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基于增强计算机断层扫描图像,提出肾上腺肿瘤的计算机辅助诊断与分类算法。先读入肾上腺肿瘤的DICOM图像;然后利用基于局部区域的水平集方法分割肿瘤,解决边界模糊和区域不均匀的问题;在图像分割基础上,自动提取肿瘤的形态和纹理特征;最后利用支撑向量机进行分类并输出诊断结果(肾上腺皮质肿瘤或髓质肿瘤)。实验使用318幅增强计算机断层扫描图像,结果表明该算法具有良好的分类性能,其中准确性为95.28%、特异性为96.49%、敏感性为94.61%、阳性预测率为97.97%和阴性预测率为90.91%。因此,本文提出的计
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