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分类决策树辅助CT诊断孤立性肺结节的方法学研究被引量：9: 2008年; 目的应用分类与回归决策树（CART）算法构建CT显像鉴别良恶性孤立性肺结节（SPN）预测模型，探讨数据挖掘技术在SPN影像诊断中的应用价值。方法分别提取12个临床指标和22个CT征象指标作为CART预测SPN良恶性的输入指标。连续性纳入自2003年7月至2006年7月间经病理证实的SPN，且术前行CT检查的患者116例，其中良性结节62例，恶性结节54例。采用CART建立用于预测良恶性SPN的分类决策树模型，并通过交互印证的方法计算该模型的诊断准确性。同时设低年资医师诊断组和高年资医师诊断组，采用盲法进行独立阅片判断SPN的良恶性。采用受试者操作特征（ROC）曲线比较3组间的诊断效能。结果（1）成功建立了能够判断SPN良恶性的CART诊断模型，其中含有8条诊断规则，最低相对错误代价为0．199，CART对SPN具有决策意义的最重要的前3位决策指标为结节的毛刺征、患者年龄和病灶部位。（2）CART、高年资医师和低年资医师对SPN良恶性诊断的ROC曲线下面积分别为0．910±0．029、0．827±0．038、0．612±0．052。CART与低年资医师ROC曲线下面积差（DBF）=0．297，P〈0．01；与高年资医师DBF=0．083，P〈0．05；高年资医师与低年资医师DBF=0．214，P〈0．01。CART诊断效能高于高年资医师和低年资医师，高年资医师高于低年资医师。结论CART是具有强大学习能力的数据挖掘工具，可以对SPN的良恶性进行正确判断，为实现人工智能在影像诊断中的应用提供重要的方法学依据。; 马红霞郭玉林王秋萍刘敏强永乾郭晓娟郭佑民陈起航

Classification decision tree algorithm assisting in diagnosing solitary pulmonary nodule by SPECT/CT fusion imaging: 2008年; Objective To develop a classification tree algorithm to improve diagnostic performances of 99mTc-MIBI SPECT/CT fusion imaging in differentiating solitary pulmonary nodules(SPNs).Methods Forty-four SPNs,including 30 malignant cases and 14 benign ones that were eventually pathologically identified,were included in this prospective study.All patients received 99Tcm-MIBI SPECT/CT scanning at an early stage and a delayed stage before operation.Thirty predictor variables,including 11 clinical variables,4 variable...

基于WEB的纵隔疾病影像学诊断数据库框架的构建: 2006年; 目的构建基于WEB的纵隔疾病影像诊断数据库,探讨医学影像诊断数据库构建的基本模式。方法和结果对137例经临床病理证实的18种纵隔疾病的影像学表现进行回顾性分析,结合中国期刊网和MEDLINE相关中外文文献219篇,利用MicrosoftWindowsXP(ProfessionalServicePack),MSSQLServer2000数据库,Photoshop7.0,Dreamweav-er2005实现了18种纵隔疾病的基于WEB的检索。结论基于WEB的数据库技术,可用来构建医学影像诊断知识库,因此在计算机辅助诊断、教学、科研等领域有着广阔的应用前景。; 牛刚郭佑民强永乾杨军乐王秋萍张秋娟; 关键词：WEB 纵隔数据库纵隔疾病影像学诊断

动态增强CT净增值鉴别孤立性肺结节的价值评价被引量：2: 2007年; 目的：应用Meta分析方法对动态增强Cr扫描中以净增CT值鉴别诊断孤立性肺结节（SPNs）良恶性的价值进行评价。方法：检索Coehrane图书馆，PUBMED/MEDLINE、EMBASE、OVID、SPRINGLINK数据库（1990年1月～2006年12月）以及中国期刊网（CNKI，1994年1月～2006年12月）的英文和中文文献，筛选出与动态增强Cr扫描SPNs有关的文献。采用Meta-Test0．9软件对数据进行分析，计算汇总灵敏度、特异度及其95％可信区间，绘制出汇总受试者工作特征曲线（SROC），计算曲线下面积，评价动态增强CT扫描对SPNs的诊断价值。结果：按照制定标准共筛选出文献13篇。以动态增强扫描后SPNs净增CT值≥15HU诊断为恶性的汇总灵敏度、特异度及95％可信区间为0．96（0．93—0．9S），0．56（0．50—0．62）；SPNs净增Cr值≥20HU诊断为恶性的汇总灵敏度、特异度及95％可信区间为0．95（0．90—0．9S），0．65（0．56—0．74）；两者的SROC曲线下面积分别为：0．9587，0．9584。结论：以动态增强扫描净增Cr值方法对恶性SPNs诊断价值很高。以15HU和20HU分别作为诊断阈值时，两者诊断价值无明显差异（P=0．9964）。; 白银安王秋萍阎瑞张秋娟齐敏郭佑民; 关键词：硬币病变体层摄影术 X线计算机图像增强

图像分割在医学图像中的研究方法及应用被引量：24: 2005年; 图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合,是图像处理与机器视觉的基本问题之一。医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域,也是一个经典难题。本文从应用的特定角度,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行综述,并简要讨论了每类分割方法的特点及应用。; 汪军峰郭佑民金晨望牛刚; 关键词：图像处理图像分割图像模型

基于数据挖掘技术构建孤立性肺结节诊断模型被引量：2: 2008年; 目的基于分类与回归决策树(CART)与人工神经网络(ANN)技术建立孤立性肺结节良恶性的诊断模型,探讨数据挖掘技术在孤立性肺结节影像学诊断中的应用。方法收集经病理学证实的58例孤立性肺结节(SPN)患者资料,分别提取12个临床指标和22个影像学指标作为鉴别SPN良恶性的输入指标,将各指标结果输入CART和ANN诊断模型。采用ROCKIT统计学软件绘制三组影像科医生、CART和ANN的受试者操作特征(ROC)曲线。结果CART对SPN良恶性诊断正确率最高,其次为ANN、高年资医生、中等年资医生和低年资医生。以上各组ROC曲线下面积分别为0.931、0.878、0.845、0.778和0.658。CART、ANN与高年资医生相比无显著性差异(P>0.05);但三组与中、低年资组医生相比有显著性差异(P<0.05);CART对SPN具有决策意义的诊断指标为年龄,其次为结节的毛刺征和咯血症状。结论数据挖掘的CART和ANN两种算法对评估孤立性肺结节的良恶性具有较高的准确性。; 强永乾郭佑民张少娟王秋萍牛刚; 关键词：孤立性肺结节人工神经网络数据挖掘

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国家自然科学基金(30470509)

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