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王晶晶 (王晶晶.) | 孙涛 (孙涛.) | 赵枫朝 (赵枫朝.) | 李霞 (李霞.) | 蔡博文 (蔡博文.) | 朱晓萌 (朱晓萌.) | 郭秀花 (郭秀花.)

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摘要:

目的探讨基于孤立性肺结节建立支持向量机预测模型效果,提高肺癌的早期诊断率。方法对收集的55例患者的三正交位的4135张肺结节CT图像,应用Curvelet变换进行纹理提取,对提取的476个特征值应用支持向量机进行良恶性分类并预测,应用符合率、敏感度和特异度对预测结果进行评估。结果 CT图像符合率为78.0%,敏感度为88.6%,特异度为24.0%。结论 Curvelet转换提取三正交位肺结节纹理,用支持向量机建立预测模型,一定程度上有助于早期发现和诊断肺癌。

关键词:

CT图像 Curvelet转换 支持向量机 纹理提取 肺结节

作者机构:

  • [ 1 ] 首都医科大学公共卫生学院
  • [ 2 ] 北京工业大学计算机学院
  • [ 3 ] 北京市临床流行病学重点实验室

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来源 :

北京生物医学工程

年份: 2013

期: 05

卷: 32

页码: 528-530,535

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