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[2018年IEEE国际成像系统与技术会议(IST) - 波兰克拉科夫 (2018.10.16-2018.10.18)] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议(IST) - 基于DWT和GLCM纹理分析，利用人工神经网络(ANN)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)进行MRI脑肿瘤检测的应用

DOI：10.1109/IST.2018.8577099 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 在这项工作中，我们结合不同方法学开发基于轴位平面（T2 MRI）的脑肿瘤计算机辅助诊断（CAD）算法。所有方法均通过原始数据提取纹理特征（无需后处理），采用灰度共生矩阵（GLCM）、离散小波变换（DWT）等技术，并基于人工神经网络（ANN）或自适应神经模糊推理系统（ANFIS）进行分类。所有提出的方法均在包含65%非健康MRI的子数据集上完成开发、验证与确认。总数据库包含202例非健康患者MRI和18例健康患者MRI，均由经验丰富的神经外科医生进行视觉分割。通过组合不同特征子集，最佳结果采用4个GLCM特征输入至具有两个隐藏层的4输入ANN，获得灵敏度100%、特异度77.8%、准确率94.3%。实验证明：当健康/非健康组织MRI比例约为35%/65%时，用于训练此类CAD的输入数据可视为无偏倚。
作者： Eleftheria Sergaki，Georgios Spiliotis，Ioannis O. Vardiambasis，Theodoros Kapetanakis，Antonios Krasoudakis，Michalis Zervakis，Alexios Polydorou，George C Giakos
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

利用纹理分析和分类方法，基于T2磁共振图像开发脑肿瘤计算机辅助诊断（CAD）算法，并证明训练所需的输入数据无偏倚需要健康与非健康组织磁共振图像的特定比例。

研究成果

采用GLCM特征的ANN分类器在无偏输入数据（健康与非健康比例为35%:65%）下取得了100%的最佳灵敏度。对于该应用场景，GLCM纹理分析比DWT更高效。输入数据比例对AI训练的无偏性至关重要，建议使用更大规模数据集开展进一步研究。

研究不足

该研究使用的数据集相对较小，可能限制其普适性。ANFIS分类器需要大量数据，现有数据集可能导致潜在不准确性。这些方法仅应用于T2加权MRI图像，若采用其他MRI序列或更大规模数据集，结果可能会有所不同。

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