李婉君
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：深圳大学更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 胎盘成熟度自动分级探索
- 胎盘成熟度分级的准确性对小于胎龄儿、死胎及死产的临床诊断有重要的作用。但是由于成像过程复杂、妊娠期长、图像质量差异以及医生主观判断差异,导致胎盘成熟度分级成为耗时又冗长的工作。尽管有近年来医学成像手段和技术都有了很大的进...
- 李婉君
- 关键词：卷积神经网络
- 文献传递
- 基于特征融合和判别式学习的胎盘成熟度自动分级被引量：4
- 2016年
- 胎盘成熟度分级错误可能会导致小于胎龄儿、死产、死胎等的发生。目前,胎盘成熟度分级主要依赖于临床医生的经验和观察,主观性很强,分级准确性易受医生工作强度、工作时长和工作经验的影响。提出一种基于特征融合和判别式学习的胎盘成熟度自动分级算法。首先,对共544例的B型超声图像和彩色能量多普勒(CDE)胎盘图像,采用提取关键点、对关键点提取特征、进行融合并加以判别式特征编码的方法,形成码书,经过归一化,最后用支持向量机(SVM)进行分类,得到胎盘成熟度分级结果。在测试阶段,将胎盘成熟度测试结果与临床医生的分级结果进行对比,得到如下结果:准确率92.7%,敏感性91.1%,特异性97.6%,平均精度97.3%。结果表明,该方法对胎盘成熟度自动分级具有较高的指导意义。
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- 基于特征融合和判别式学习的胎盘成熟度自动分级
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