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基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测
被引量：
1
1
作者
冯宝
李昌林
+1 位作者
李智
刘壮盛
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期193-199,共7页
针对乳腺癌患者术前LVI状态预测问题,提出了活动轮廓模型和影像组学相结合的计算机辅助分析方法.首先,提出一种基于后验概率和模糊速度函数的活动轮廓模型方法来完成乳腺癌DCE-MRI图像分割.通过在小波域下构建基于后验概率的活动轮廓模...
针对乳腺癌患者术前LVI状态预测问题,提出了活动轮廓模型和影像组学相结合的计算机辅助分析方法.首先,提出一种基于后验概率和模糊速度函数的活动轮廓模型方法来完成乳腺癌DCE-MRI图像分割.通过在小波域下构建基于后验概率的活动轮廓模型的区域项,同时利用模糊速度函数构建活动轮廓模型的边界项,可以提高乳腺癌病灶分割的准确性.其次,提取形态、灰度、纹理等图像特征,利用集成分类器随机森林方法构造LVI状态的预测模型.实验结果表明,所构建的模型对乳腺癌患者LVI状态具有较好的预测能力.
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关键词
DCE-MRI
乳腺癌
活动轮廓模型
影像组学
图像分割
图像分类
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职称材料
题名
基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测
被引量：
1
1
作者
冯宝
李昌林
李智
刘壮盛
机构
中山大学
生物医学工程学院
桂林航天工业学院电子信息与自动化学院
中山大学附属江门市中心医院放射科
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期193-199,共7页
基金
广西壮族自治区自然科学基金资助项目(2016GXNSFBA380160)
广西壮族自治区千名中青年骨干教师培育计划项目(2018GXQGFB160)
国家自然科学基金地区科学基金资助项目(81960324)
文摘
针对乳腺癌患者术前LVI状态预测问题,提出了活动轮廓模型和影像组学相结合的计算机辅助分析方法.首先,提出一种基于后验概率和模糊速度函数的活动轮廓模型方法来完成乳腺癌DCE-MRI图像分割.通过在小波域下构建基于后验概率的活动轮廓模型的区域项,同时利用模糊速度函数构建活动轮廓模型的边界项,可以提高乳腺癌病灶分割的准确性.其次,提取形态、灰度、纹理等图像特征,利用集成分类器随机森林方法构造LVI状态的预测模型.实验结果表明,所构建的模型对乳腺癌患者LVI状态具有较好的预测能力.
关键词
DCE-MRI
乳腺癌
活动轮廓模型
影像组学
图像分割
图像分类
Keywords
DCE-MRI
breast cancer
active contour model
radiomics
image segmentation
image classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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被引量
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1
基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测
冯宝
李昌林
李智
刘壮盛
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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