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
乳腺计算机辅助诊断中DCE-MRI图像特征的选择与分析
李珂；刘惠
关键词：特征选择, 形态学特征, 纹理特征, 时间强度曲线
摘要：目的 比较动态对比度增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)图像的形态、纹理和时间强度曲线(time intensity curve,TIC)特征对乳腺病灶良恶性的诊断效果,讨论DCE-MRI图像特征的计算机辅助诊断价值.方法 测量224个乳腺病灶样本(良性样本82个,恶性样本142个)的12个形态学特征、56个基于灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)的纹理特征以及11个TIC特征,采用平均平方距离准则和SVM分类器评估这三类特征的良恶性分辨能力.结果 反映病灶血流动力学特性的TIC特征的分类性能优(SE 0.9366,SP 0.8293,AUC 0.9495);纹理特征次之(SE 0.9225,SP 0.7195,AUC 0.8835);形态学特征效果差(SE 0.8451,SP 0.6951,AUC 0.8079).研究发现,在上述基础上融合三类特征可优化分类性能.终结合平滑度、紧致度、熵等9个特征参数进行诊断,对乳腺病灶良恶性的分辨效果好,AUC达0.9642.结论 DCE-MRI的TIC特征对恶性乳腺病灶具有较高的灵敏度,可以提高乳腺计算机辅助诊断的恶性病灶检出率.综合分析形态、纹理和TIC特征可以提高病灶的诊断特异度,降低良性病灶的误诊率.
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