期刊简介
本刊是综合性学术期刊，主要刊登人工器官、生物材料、生物力学、生物信息与控制、生物医学测量、医药工程、生物工程、中医工程、计算机在医学中的应用、医疗器械等方面的理论研究和最新成果。适合从事生物医学工程的科研、工程人员及临床医生阅读，面向国内外公开发行。
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首页>北京生物医学工程杂志
- 杂志名称：北京生物医学工程杂志
- 主管单位：北京市卫生健康委员会
- 主办单位：北京市心肺血管疾病研究所
- 国际刊号：1002-3208
- 国内刊号：11-2261/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：北京市优秀作品编辑奖（89）期刊收录：维普收录(中), 知网收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏
基于PET/CT图像纹理参数的肺结节诊断模型
马圆；陈斯鹏；田思佳；梁志刚；崔春蕾；郭秀花
关键词：PET/CT, 肺结节, 图像纹理, 诊断模型, 支持向量机
摘要：目的 基于PET/CT融合图像纹理参数建立肺结节良恶性诊断模型,提高肺癌的识别率. 方法 选取宣武医院核医学科经PET/CT检查的52例肺结节患者,收集其PET/CT影像图像及人口学、影像学信息.以Contourlet变换和灰度共生矩阵相结合的方式,对PET/CT图像的感兴趣区域提取纹理参数.基于所提取的纹理参数建立支持向量机模型,得到每个肺结节良恶性判别结果.为了提高模型的诊断效果,将结节边缘、大摄取值、有晕征等影像学信息也纳入模型,重新建立支持向量机模型.通过灵敏度、特异度、正确率等指标对模型诊断效果进行评价.结果 纹理参数肺结节诊断模型的灵敏度、特异度分别为90.7%、93.5%,纹理参数结合影像学信息的肺结节诊断模型的灵敏度、特异度分别为95.7%、100.0%.结论 基于PET/CT图像纹理参数建立的支持向量机模型对良恶性肺结节具有较好的鉴别诊断效果.
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