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[交流]
跨學科研究——肝纖維化非侵入式智能分析 已有1人參與
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本人目前在讀浙大計算機博士，近日對肝纖維化非侵入式智能分析研究感興趣，目的是通過計算機對B超圖像做人工智能處理，自動對肝纖維化進行分類，彌補醫(yī)生主觀判斷的不足。 前人做法：1.輸入B超圖像 2.采用某種數(shù)學算法提取紋理特征 3.自動判別正常肝、肝硬化、肝癌三類 我的想法：1.采用更好的算法判別正常肝、肝硬化、肝癌三類，只是ROC比前人好。 或者 2.按照fibrosis score 0-4分類。但此想法有很大挑戰(zhàn)，不僅要依賴圖像紋理特征，還包括門靜脈主干、門靜脈每分鐘血流量、脾厚度、脾靜脈寬度及肝右葉 最大斜徑等，與肝纖維化程度有較好的數(shù)據相關性。這些數(shù)據在B超檢查過程中由醫(yī)生測量，測量過程和方法我不清楚，因此想尋找志同道合的醫(yī)生朋友共同研究，一起發(fā)表幾篇SCI論文。愿意合作的朋友，需提供：1.B超圖像，2.醫(yī)學知識 有意者請聯(lián)系 jubin_hz@163.com [ Last edited by jubin on 2012-4-11 at 22:04 ] |
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有朋友聯(lián)系我說，要有肝穿刺做對照組，我表示贊同。至于對照組的說法，有不同意見。說出來，供大家拍磚。其實，通過計算機來自動分類是這樣的： 1.一組病人（計算機稱這組病人為訓練集）做了B超，同時也做過肝穿刺，由此得到他們的B超圖像對應是幾級的肝纖維化； 2.計算機學習這組病人的B超紋理特征，形成數(shù)據圖譜庫； 3.下一組病人（計算機稱這組病人為測試集）也做了B超，同時也做過肝穿刺，圖像數(shù)據輸入計算機，在前期的數(shù)據圖譜庫基礎上，通過復雜的數(shù)學算法進行匹配和分類，將得出的結論與肝穿刺的結果進行對比，得出ROC曲線。 因此，如果要說有對照組和測試組，那么都是同一組人。這是因為：在醫(yī)學上，同一受試群體上區(qū)分對照組和實驗組是為了知道，有無干預措施的對比；而在計算機上，對照是為了表明人工與機器之間的處理效果的對比，兩者略有不同。 |
2樓2012-04-11 22:07:25
yahoohefei
銅蟲 (著名寫手)
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- 專業(yè): 波譜分析與成像分析
3樓2012-04-12 18:36:48
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