基于斑块超声图像灰度分布的双峰Gamma模型评估斑块风险
作者：杨俊岭 整理 来源： 日期：2015-11-12
导读
近期，南方医科大学生物医学工程学院研究人员发表论文，旨在建立基于斑块超声图像灰度分布的双峰Gamma数学模型，识别不同回声特征的斑块，评估斑块的风险等级。研究指出，双峰Gamma灰度模型有效描述斑块的灰度分布，识别高回声斑块有很高的准确率，对于评估斑块风险等级有很大潜能和良好的前景。该文发表在2015年第02期《中国医学物理学杂志》上。 研究收集斑块样本137个，采用交叉验证法。首先，对
近期，南方医科大学生物医学工程学院研究人员发表论文，旨在建立基于斑块超声图像灰度分布的双峰Gamma数学模型，识别不同回声特征的斑块，评估斑块的风险等级。研究指出，双峰Gamma灰度模型有效描述斑块的灰度分布，识别高回声斑块有很高的准确率，对于评估斑块风险等级有很大潜能和良好的前景。该文发表在2015年第02期《中国医学物理学杂志》上。
研究收集斑块样本137个，采用交叉验证法。首先，对斑块图像进行归一化处理，然后利用Potoshop软件获取斑块的灰度分布，接着利用Matlab内部的Lsqcurvefit非线性最小二乘法拟合函数，将双峰Gamma概率分布曲线拟合斑块原始灰度分布曲线，并建立双峰Gamma斑块灰度分布模型。最后通过曲线误差分析，测试斑块模型分类的准确率。
利用斑块模型分类，识别出高回声斑块、混合回声斑块和低回声斑块的准确率分别为100%、65%和75%。
相关链接：http://c.g.wanfangdata.com.cn/Periodical-zgyxwlxzz.aspx
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