利用小波变换和神经网络对罕见病DMD的MRI进行分类识别
Guangxue Jishu(2016)
Abstract
杜兴氏肌营养不良(DMD)是一种严重的儿童腿部神经肌肉罕见病。传统的诊断和检测方案一般为有创手段,会带给患儿极大的痛苦。基于受试者的磁共振图像(MRI),采用计算机辅助检测手段探索了有效的无创检测方法。实验分别选用sym4和db4两种小波基函数,对患儿组和健康对照组的MRI进行三种尺度的小波分解,从所得的分解图像中提取12个纹理特征参数,并利用人工神经网络(ANN)算法对图像参数进行分类识别。结果显示:在受试者的两类MRI加权图像(T1和T2)中,T1图像能更好地区分患儿与健康儿童;利用db4函数对图像进行小波分解,其效果略优于sym4函数,且在三种小波分解尺度中,以二层分解最优;利用ANN算法对图像进行分类识别,其灵敏度、特异度和准确率分别高达98.5%、97.3%和97.9%。该处理方法有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段,可作为DMD疾病无创检测的尝试探索。
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Key words
neuromuscular disease dmd,wavelet transform,magnetic resonance image,magnetic resonance,artificial neural network
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