[发明专利]基于机器学习的MR图像脑肿瘤检测方法和系统有效
| 申请号： | 202011263480.2 | 申请日： | 2020-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN112419247B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 宋志坚;史勇红;陈嘉懿 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/33;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/80 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种基于机器学习的MR图像脑肿瘤检测方法和系统。本发明中，首先对于每种模态数据，分别从横断面、冠状面和矢状面构建多个方向的灰度共生矩阵，以选取和计算更多空间关系特征；然后使用特征秩融合方式将三个方向特征有效结合，以去除冗余特征；最后将所选特征输入支持矢量机分类器进行训练；本发明考虑到不同模态图像所存在的冗余信息，使用秩融合筛选出最有区别性的特征，从而训练出鲁棒性和精确性极高的单发性转移瘤和胶质瘤分类器，有效弥补了临床现有不足，增强了医生的诊断能力。本发明方法鉴别诊断单发性转移瘤和胶质瘤的AUC值达到93.23%，能有效协助医生做出诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 mr 图像 肿瘤 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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