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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2014-01-01

Journal:中国医学影像技术

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:30

Issue:7

Page Number:1105-1108

ISSN No.:1003-3289

Key Words:肝硬化; 纹理特征; 神经网络; 磁共振成像; 多序列

Abstract:目的采用基于纹理特征的十倍交叉验证法的神经网络分类器,探讨多序列MRI在肝硬化诊断识别中的价值.方法将5个序列MR图像(T1WI、T2WI、增强
   动脉期、门静脉期和平衡期)分成正常肝脏组、较早期肝硬化组及中晚期肝硬化组,手动获取ROI;采用灰度共生矩阵提取ROI的56个纹理特征参数;采用十
   倍交叉验证法的BP网络分类器分别分类识别3组肝脏组织.结果门静脉期图像对正常肝脏、较早期肝硬化及中晚期肝硬化的分类效果最好,正确率为87.62%
   (92/105),T2WI分类效果最差,正确率为78.33%(47/60),T1WI、动脉期和平衡期图像居两者之间.结论采用基于纹理特征的十倍交
   叉验证法的神经网络分类器可以区分正常肝脏、较早期和中晚期肝硬化MRI;在基于多序列MRI的肝硬化识别研究中,门静脉期图像有可能成为首选.