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电阻抗扫描成像计算机辅助诊断方法研究
引用本文:张峰,胡斐,罗立民,鲍旭东,董艳丽.电阻抗扫描成像计算机辅助诊断方法研究[J].计算机应用与软件,2011,28(8).
作者姓名:张峰  胡斐  罗立民  鲍旭东  董艳丽
作者单位:东南大学影像科学与技术实验室,江苏,南京,210096
摘    要:为了提高电阻抗扫描成像EISI(Electrical Impedance Scanning Imaging)在乳腺疾病检查方面的准确性,将独立分量方法(ICA)应用于EISI数据的特征提取,并结合支持向量机(SVM)进行乳腺疾病计算机辅助诊断(CAD)。实验结果表明:ICA方法所提取的特征对于乳腺疾病分类是有效的。对于良性肿瘤和恶性肿瘤的鉴别,提出的CAD方法灵敏度为74.2%,特异度为82.8%,准确度为80%。结合所提出的CAD方法和传统的EISI检查方法,可以提高EISI在乳腺疾病检查方面的可靠性,降低假阳性率,避免对良性肿瘤患者进行活检。

关 键 词:独立分量分析  电阻抗扫描成像  计算机辅助诊断  乳腺癌  支持向量机  

ON COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS METHOD WITH EISI
Zhang Feng,Hu Fei,Luo Limin,Bao Xudong,Dong Yanli.ON COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS METHOD WITH EISI[J].Computer Applications and Software,2011,28(8).
Authors:Zhang Feng  Hu Fei  Luo Limin  Bao Xudong  Dong Yanli
Affiliation:Zhang Feng Hu Fei Luo Limin Bao Xudong Dong Yanli(Lab of Image Science and Technology,Southeast University,Nanjing 210096,Jiangsu,China)
Abstract:To increase the accuracy of electrical impedance scanning imaging(EISI) in inspecting the mammary gland diseases,we propose a method to use independent component analysis(ICA) to extract the features from original admittance data of EISI equipment,and to conduct computer-aided diagnosis(CAD) for mammary gland diseases in combination with support vector machine(SVM) as the classifier.Experimental results suggest that the features extracted by ICA are effective in classifying mammary gland diseases.As to reco...
Keywords:Independent component analysis Electrical impedance scanning imaging Computer-aided diagnosis Breast cancer Support vector machine  
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