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模式识别方法在腹部超声诊断中的研究
文献摘要：
目的:基于模式识别(PR)方法构建腹部良恶性肿瘤诊断模型,设计超声诊断信息化系统流程,解决腹部超声诊断存在对比度低、声学伪影及噪声显著、肿瘤组织具有异型性、超声分布不均匀等问题,以降低诊断难度提高诊断效率.方法:基于数字图像处理技术,通过图像预处理,降低噪声、伪影的影响,提高图像对比度,进而采用图聚合分割法,将原始图像分块,分别计算分块图像纹理及形态学特征,构建图像分类器并计算腹部肿瘤轮廓,通过分割分离出感兴趣区域(ROI)构建腹部ROI良恶性肿瘤辅助诊断模型,完成辅助诊断流程.结果:腹部良恶性肿瘤诊断模型的构建实现了腹腔超声智能化诊断流程,测试中采用图聚合分割方法,降低了超声腹部肿瘤图像中对比度不足、噪声较多及伪影带来的影响,实现了腹部肿瘤目标区域分割功能.通过构建腹部良恶性肿瘤诊断模型,测试结果接近低年资医生诊断准确率,诊断时间缩短了43.25％.结论:研究构建的腹部良恶肿瘤诊断模型,能够实现腹部超声诊断的自动化流程,提高诊断效率,对于提高超声智能化诊断应用范围及相关疾病的筛查具有借鉴作用.
文献关键词：
超声;腹腔;辅助诊断;模式识别
中图分类号：
作者姓名：
田翠杰;刘志友;高峰;张胜
作者机构：
北京市仁和医院超声科 北京 102600;华北理工大学附属医院器械科 河北 唐山 063000;华北理工大学附属医院设备科 河北 唐山 063000
文献出处：
引用格式：
[1]田翠杰;刘志友;高峰;张胜-.模式识别方法在腹部超声诊断中的研究)[J].中国医学装备,2022(03):39-42
A类：
B类：
模式识别,腹部超声诊断,PR,良恶性,肿瘤诊断,诊断模型,信息化系统,系统流程,对比度,声学,伪影,声显,肿瘤组织,异型,分布不均匀,诊断效率,数字图像处理技术,图像预处理,低噪声,分割法,原始图像,图像分块,块图,图像纹理,形态学特征,建图,图像分类,分类器,腹部肿瘤,感兴趣区域,ROI,辅助诊断,诊断流程,分割方法,影带,目标区域,区域分割,低年资,诊断准确率,诊断时间,研究构建,自动化流程,高超,诊断应用,相关疾病
AB值：
0.342761
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