【摘 要】
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基于DCE-MRI提出了一种利用双侧乳腺对称区域的TIC定量特征识别乳腺肿瘤良恶性的方法.使用三维区域生长算法提取乳腺的病灶区,基于病灶区及其对侧乳腺对应的ROI的TIC曲线分别提取29个特征,并定义双侧差异特征参数,经SFFS方法筛选后得到7个有效特征.使用SVM进行特征训练,基于交叉验证方法得到分类结果.本研究随机选取回顾性病例112例(良性67例,恶性45例),得到肿瘤良恶性平均分类准确率为
【机 构】
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东北大学中荷生物医学与信息工程学院,中国医科大学附属盛京医院
【基金项目】
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国家重点研发项目子课题(2016YFC1303005).
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基于DCE-MRI提出了一种利用双侧乳腺对称区域的TIC定量特征识别乳腺肿瘤良恶性的方法.使用三维区域生长算法提取乳腺的病灶区,基于病灶区及其对侧乳腺对应的ROI的TIC曲线分别提取29个特征,并定义双侧差异特征参数,经SFFS方法筛选后得到7个有效特征.使用SVM进行特征训练,基于交叉验证方法得到分类结果.本研究随机选取回顾性病例112例(良性67例,恶性45例),得到肿瘤良恶性平均分类准确率为88. 39%.实验结果表明:此方法对乳腺肿瘤的良恶性鉴别有较高的准确率,对辅助医生进行乳腺病变组织的良
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