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基于PET/CT图像纹理参数的肺结节诊断模型被引量：5: 2017年; 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、最大摄取值、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。; 马圆陈斯鹏田思佳梁志刚崔春蕾郭秀花; 关键词：PET/CT 肺结节图像纹理支持向量机

基于非下采样双树复轮廓波变换的小波纹理特征识别肺良恶性结节CT图像被引量：5: 2019年; 目的观察基于非下采样双树复轮廓波变换(NSDTCT)的小波纹理特征在识别肺良恶性结节CT图像中的应用价值。方法从肺结节患者的CT图像中分别提取基于NSDTCT和基于Contourlet变换的小波纹理参数,对高维纹理参数采用单因素分析、Lasso回归等方法进行降维。对降维后的纹理参数分别构建诊断良恶性肺结节的支持向量机分类诊断模型,绘制ROC曲线,比较2种方法的诊断效能。结果采用NSDTCT方法,基于经Lasso降维且自变量数目较少的纹理参数构建的诊断模型分类效果最好,判断良恶性肺结节的准确率为98.37%,AUC为1.00;采用Contourlet变换方法,基于全部提取纹理参数构建的模型分类效果最好,诊断准确率为56.05%,AUC为0.73;2个模型的ROC曲线的AUC差异有统计学意义(Z=6.430,P<0.001)。结论基于NSDTCT的纹理分析方法对判断良恶性肺结节的准确性较高。; 马圆韩鸿毅孙燕北梁志刚梁志刚; 关键词：肺肿瘤支持向量机

深度学习在医学图像分析中的研究进展被引量：9: 2018年; 人工智能领域不断创新发展,促使深度学习方法的理论和应用成为研究的热点。在医学领域中,传统的人工读片等医学图像分析方法已无法适应数量迅速增长的影像资料的诊断需求,因此,深度学习方法在医学图像中的应用备受关注。本文主要总结了深度学习方法在医学图像分割、图像分类识别和计算机辅助诊断方面的研究进展,最后进行了小结和展望。; 艾飞玲马圆田思佳王肖楠张凤郭秀花; 关键词：医学图像图像分割计算机辅助诊断

一种基于PET/CT图像特征的肺部检测方法和装置: 本发明提供了一种基于PET/CT图像特征的肺部检测方法和装置，其中，该方法包括：从PET/CT图像库中获取病灶对应区域的局部图像作为训练图像；PET/CT图像库包含有多个类型病灶的肺部病灶图像；对训练图像进行变换和滤波处...; 郭秀花马圆陈斯鹏田思佳; 文献传递

一种视网膜病变的眼底图像分类方法和装置: 本发明提供了一种视网膜病变的眼底图像分类方法和装置，包括：获取眼部检测患者的眼底图像；对上述眼底图像进行预处理，得到对应的灰度眼底图像；提取该灰度眼底图像中的预设图像特征；根据眼底图像的糖尿病视网膜病变分类模型对上述预设...; 郭秀花田思佳陈斯鹏马圆; 文献传递

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马圆