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基于肝脏CT图像GLTP特征的肝功能分级方法研究

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现阶段对终末期肝病患者的短期、中期死亡率进行预测的方法主要依赖于患者的血液检查指标,通过终末期肝病模型(MELD)进行肝功能分级——"低危"、"中危"和"高危".考虑到CT影像与肝脏病变有良好的相关性,论文对患者的肝脏CT图像进行分析,提出了一种基于梯度局部三值模式(GLTP)的肝脏CT图像分类的方法.首先,通过对肝脏CT图像进行预处理,提取出大小相同且不包含肿瘤和血管的肝脏感兴趣区域;然后,提取CT图像的GLTP特征,并利用主成分分析法对特征进行降维;最后,采用支持向量机对特征进行分类.为了验证方法的有效性,实验使用江苏省人民医院采集得到的肝脏CT图像进行了肝功能分级实验,结果表明,该方法揭示了MELD肝功能分级与CT影像存在着一定的潜在关系,对于临床诊断有一定的辅助和应用价值.
Research on Liver Function Classification Based on GLTP Features of CT Images

郭瑞敏、黄炜嘉、张正言、杨魏、王泽辉

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江苏科技大学海洋学院 镇江 212003

江苏省人民医院介入科 南京 210029

CT图像 特征提取 LTP GLTP

江苏科技大学科研启动基金

1032931604

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.034

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(5)
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