CT纹理分析联合机器学习对椎体隐匿性骨折辅助诊断价值初探

来源 :暨南大学学报(自然科学与医学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：eva690313

【摘要】

：

目的:探究CT纹理分析联合机器学习多层感知模型对椎体隐匿性骨折早期检出的辅助诊断价值.方法:回顾性分析2017年1月至2018年12月84例经MRI证实为胸/腰椎隐匿性骨折病例的CT资料,每例患者选择一个隐匿性骨折椎体纳入实验组,选择一个相邻正常椎体纳入对照组.对CT图像进行标准化后,使用A.K.(artificial intelligent kit)软件分别提取椎体CT矢状位及轴位图像纹理特征.

【作者】

：

彭云王猛刘畅贾宏茹吴晶涛罗先富

【机构】

：

中南大学湘雅二医院影像科,扬州大学临床医学院江苏省苏北人民医院影像科,国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医院肿瘤医院深圳医院

【出处】

：

暨南大学学报(自然科学与医学版)

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

机器学习纹理分析隐匿性骨折多层感知模型 machine learningtexture analysisoccult fracturesmultilaye

【基金项目】

：

江苏省青年基金项目(BK20160450),江苏六大人才高峰项目(WSN-277),江苏省十三五科教强卫青年重点人才项目(QNRC2016321),扬州市十三五科教强卫重点人才项目(YZZDRC201816)

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