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计算机辅助诊断技术文献资料
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计算机图像识别在白血病形态学诊断中的应用
血细胞的分类计数对白血病的诊断及病情评估有很大价值.传统的人工镜检费力、耗时,且高度依赖于检验医师的经验.血细胞分析仪和流式细胞仪检测速度快、准确性高,但不能检测细胞形态学异常.计算机图像识别技术能够提供细胞形态学信息.本文分别从血细胞识别的基本过程和相关技术及其在白血病细胞学诊断中的应用研究展开综述.以此内容为基础下一步可以进行算法改进并拓展到骨髓各个系统细胞的识别,为进一步实现骨髓细胞的自动分类奠定基础.
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放射组学在肺癌诊断中的应用
目的:通过放射组学对肺癌病例进行定量特征提取,优化选择,然后通过机器学习方法实现肺癌病例讨论和分析.方法:通过公开数据库LIDC中提取224例和医院收集250例肺结节病例,提取共841个放射组学特征;对特征进行正态分析和方差齐性分析,双独立样本￡检验进行降维;其余采用秩和分析降维,之后采取Pearson相关系数降维,后通过机器学习方法进行分类.结果:来自LIDC数据库和来自医院的数据在基于随机森林的分类器中的结果分别为AUC=0.657 1、ACC=76.26％,AUC=0.866 7、ACC=76％;在基于支持向量机的分类器中的结果分别为AUC=0.642 9,ACC=76.37％,AUC=0.773 3、ACC=72％.结论:在肺癌良恶诊断鉴别中,使用放射组学特征方法可以鉴别良恶性.基于纹理特征的计算机辅助诊断系统可以提高对此类结节的诊断效能.
