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一种基于支持向量机的扩张型心肌病计算机辅助诊断方法

         

摘要

目的扩张型心肌病(dilated cardiomyopathy,DCM)的确诊过程相对繁琐,为帮助临床医生诊断DCM,本研究在分析DCM患者磁共振(magnetic resonance,MR)心肌短轴T1-mapping图像的直方图特征参数的基础上,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的半自动计算机辅助诊断DCM的方法。方法回顾性分析50例扩张型心肌病患者的临床资料和MR图像,并对24例健康志愿者进行前瞻性研究。在3T磁共振扫描仪上使用改进的Look-Locker反转恢复(modified Look-Locker inversion recovery,MOLLI)序列获得T1-mapping图像。由有经验的影像科医师在短轴层面T1-mapping图像上绘制心内膜和心外膜,从而提取出心肌区域并计算心肌T1值的直方图参数,包括均值、方差、最大值、最小值、众数、百分位数等。随机选取70%被试者的直方图参数作为SVM的训练集,余下30%为测试集。测试程序共运行了100次,平均准确度作为整体准确度。结果DCM组与健康对照组相比,均值、最大值、众数等直方图特征参数显著高于正常对照组。以12个直方图参数为分类依据的SVM分类器的诊断准确率为0.81±0.07。结论基于SVM的磁共振心肌短轴T1-mapping图像直方图分析是一种有效的半自动计算机辅助诊断DCM的方法。

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