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目的 利用影像组学与常规磁共振图像对脑胶质瘤进行分级.材料与方法 利用BRATS2017公开数据集,自动从图像中的感兴趣区域提取多种特征,包括形态特征、灰度特征、纹理特征等,并运用特征选择方法进行特征选择,最后根据选出的特征对脑胶质瘤的高、低评级进行区分.对支持向量机、决策树与K近邻法等3种分类方法进行比较,也比较了基于遗传算法的包装方法和过滤方法这两种特征选择算法.结果 采用过滤方法进行特征选择,支持向量机方法具有最高的准确率91.93％,受试者工作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)值为0.90.进一步采用遗传算法进行特征选择,准确率提升至93.33％,AUC值为0.94.结论 基于常规磁共振图像,利用影像组学方法,选择合适的特征组合,可以对脑胶质瘤进行自动分级.
作者：杨志炜；郭天；谢海滨；杨光
来源：磁共振成像 2018 年 9卷 6期
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