基于灰度共生矩阵的肝癌B超纹理特征决策树诊断分析
作者：小田整理 来源：
日期：2015-10-16
导读
近期，枣庄矿业集团枣庄医院张慧等研究了基于灰度共生矩阵的肝癌B超纹理特征决策树诊断分析，研究发现，该方法是分析肝脏影像图的一种快速有效的纹理特征分析方法。提取的纹理特征对图像内容有较好的分区性,为临床上辅助诊断肝脏疾病提供了量化依据,也为后期图像识别,图像数据挖掘和图像检索提供了很好的特征数据。该文章发表于2015年25期《中国医药指南》上。 该研究旨在应用灰度共生矩阵和决策树分类的挖掘的方法对
近期，枣庄矿业集团枣庄医院张慧等研究了基于灰度共生矩阵的肝癌B超纹理特征决策树诊断分析，研究发现，该方法是分析肝脏影像图的一种快速有效的纹理特征分析方法。提取的纹理特征对图像内容有较好的分区性,为临床上辅助诊断肝脏疾病提供了量化依据,也为后期图像识别,图像数据挖掘和图像检索提供了很好的特征数据。该文章发表于2015年25期《中国医药指南》上。
该研究旨在应用灰度共生矩阵和决策树分类的挖掘的方法对肝脏B超纹理特征进行分析,探讨肝脏B超影像纹理特征在肝脏恶性病灶中的应用。
研究者们随即选取120例正常肝脏、肝脏良性病变,肝脏恶性肿瘤的肝脏B超影像进行增强去噪处理,通过构建反映共生矩阵各角度信息的灰度共生矩阵提取纹理特征参数,结合决策树算法进行分析诊断(所有患者术前均进行二维超声,术后经病理手术确认)。
结果显示，实验表明该方法对整个肝脏典型病理影像分类的准确度达到83.33%,在判断恶性病变时,查全率为83.3%,查准率为73.9%,调和均值F_mean 90.9%,接受者操作特征(ROC)85.3%,具有较高的诊断率。
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