【摘 要】
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[目的]探讨交互式分割软件在肝脏局灶性病变CT图像中的应用.[方法]建立基于机器学习的肝脏局灶性病灶的交互式分割软件,通过学习判别式模型,对每一个像素进行病灶/非病灶的判
【机 构】
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中山大学附属第一医院超声科//中山大学超声诊断与介入超声研究所,广东广州,510080中山大学软件学院,广东广州,510080;中山大学附属第一医院放射科,广东广州,510080;
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[目的]探讨交互式分割软件在肝脏局灶性病变CT图像中的应用.[方法]建立基于机器学习的肝脏局灶性病灶的交互式分割软件,通过学习判别式模型,对每一个像素进行病灶/非病灶的判别,从而实现区域分割.软件对PhotoshopCS4建立的理想单幅及序列ROI图像模型进行分割后,进而在肝脏局灶性病灶的CT图像上进行分割.[结果]理想的单幅及序列ROI模型中,前景随机选择不同灰度值及直径的ROI区时,均可精确分割出所有ROI区.单幅及序列CT图像分割中,前景分别选择肝癌消融后肿瘤完全灭活(低密度)及肝脏局灶性结节增生(高密度)病灶,软件正确分割病灶与周围正常组织区域；以Photoshop人工分割作为金标准,比较软件单独及序列分割的面积,差异无统计学意义(P＞0.05).[结论]基于判别模型学习的交互式分割软件初步成功应用于肝脏局灶性病灶CT图像的分割.
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