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基于活动轮廓模型和影像组学的脑卒中图像预测方法

         

摘要

针对脑卒中患者的神经功能缺损程度预测问题,提出活动轮廓模型和影像组学的方法.首先提出基于模糊速度函数的活动轮廓模型方法对梗死病灶区分割.然后提取形态学、一阶统计和纹理特征,接着用LASSO方法来特征选择.最后采用距离加权KNN方法构建分类预测模型.结果表明,提出的分割算法获得的结果接近金标准,分类算法有较好的预测性能.

著录项

  • 来源
    《现代电子技术》 |2021年第2期|169-173|共5页
  • 作者单位

    桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院 广西 桂林 541004;

    桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院 广西 桂林 541004;

    桂林航天工业学院 电子信息与自动化学院 广西 桂林 541004;

    桂林航天工业学院 电子信息与自动化学院 广西 桂林 541004;

    桂林航天工业学院 电子信息与自动化学院 广西 桂林 541004;

    中山大学附属江门医院 放射科 广东 江门 529000;

    桂林航天工业学院 电子信息与自动化学院 广西 桂林 541004;

    中山大学附属江门医院 放射科 广东 江门 529000;

    中山大学附属江门医院 放射科 广东 江门 529000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TN911.73-34;TP391.41;
  • 关键词

    脑卒中; 图像预测; 活动轮廓模型; 影像组学; 图像分割; 分类预测建模;

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