陈中华
- 作品数：6 被引量：12H指数：2
- 供职机构：大连理工大学更多>>
- 发文基金：辽宁省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生建筑科学化学工程更多>>
- 基于先验知识的医学图像多器官分割
- 随着医疗图像分析技术在医学研究和临床诊疗中的推广，许多临床应用需要能够从医学图像中快速分割得到多个器官区域，用以辅助多器官的模拟仿真和形态学、功能学测量。相比单个器官逐一分割，多个器官同时分割不仅提升了算法速度，还可借助...
- 陈中华
- 关键词：医学图像先验知识神经网络
- 机器学习算法诊断PET/CT纵膈淋巴结性能评估被引量：6
- 2018年
- 评估4种主流典型的机器学习方法(随机森林、支持向量机、AdaBoost、反向传播人工神经网络)对(^(18 )F-FDG)PET/CT影像中非小细胞肺癌纵膈淋巴结良恶性进行诊断分类的性能.先从168例病人的PET/CT影像中分割出1 397个淋巴结,对每个淋巴结提取出13种图像特征(D_(short)、area、volume、HU_(mean)(2Dor 3D)、HU_(contrast)(2Dor3D)、SUV_(mean)(2Dor 3D)、SUV_(max)(2Dor 3D)、SUV_(std)(2Dor 3D));将提取出的13种图像特征进行组合,得到4种组合变量("All features"、"High AUC features"、"Doctors features"、"3Dfeatures");在4种组合变量下,分别从敏感性、特异性以及ROC曲线下的区域面积(AUC_(ROC))3个方面对随机森林、支持向量机、AdaBoost、反向传播人工神经网络定量地进行诊断性能评估.评估结果显示,4种分类器分割结果的敏感性为77%~84%,特异性为81%~84%,AUC_(ROC)为0.86~0.90.在显著性(p<0.001)条件下对比发现,虽然机器学习方法的特异性略低于人类专家,但是敏感性显著优于人类专家.研究结果表明,三维图像特征及PET/CT影像组合特征可以显著提高AUC_(ROC).基于上述研究结果可以得出结论,虽然4种机器学习方法在(^(18)F-FDG)PET/CT影像的非小细胞肺癌纵膈淋巴结的良恶性诊断中展现了不错的敏感性,但它们的特异性有待进一步提高,在未来需要尝试多种分类方法进行联合实验,使用更高级的机器学习方法如深度学习进行进一步的研究.
- 王洪凯陈中华周纵苇李迎辞陆佩欧王文志刘宛予于丽娟
- 关键词：计算机辅助诊断纵膈淋巴结非小细胞肺癌正电子发射断层成像
- 一种基于用户交互和形状先验知识的三维医学图像分割方法
- 本发明公开了一种基于用户交互和形状先验知识的三维医学图像分割方法。在图像找出待处理区域的边缘控制点，计算控制点处的外法向量，然后利用Hermit插值方法求解出插值系数，得到插值函数；将对应待处理区域的形变模型曲面初始化到...
- 王洪凯陈中华庄明睿刘浩黄慧潘浩王任辉
- 文献传递
- 一种基于用户交互和形状先验知识的三维医学图像分割方法
- 本发明公开了一种基于用户交互和形状先验知识的三维医学图像分割方法。在图像找出待处理区域的边缘控制点，计算控制点处的外法向量，然后利用Hermit插值方法求解出插值系数，得到插值函数；将对应待处理区域的形变模型曲面初始化到...
- 王洪凯陈中华庄明睿刘浩黄慧潘浩王任辉
- 基于随机森林算法的小鼠micro-CT影像中骨骼关节特征点定位被引量：6
- 2017年
- 随着小动物成像技术的发展,技术人员每天需要处理的小动物影像数量急剧增长,这使得自动化的小动物图像分析方法成为迫切的需求。在小鼠图像分析方面,小鼠灵活多变的身体姿态给自动化的图像分析带来困难。基于随机森林算法实现小鼠micro-CT图像中骨骼关节点的自动定位,为解决小鼠影像中身体姿态的自动识别打下基础。该算法主要分3步:先通过分类随机森林算法得到小鼠骨骼关节点的粗定位,再通过回归随机森林算法进一步减小定位误差,最后通过图匹配的方法在备选点中挑选正确位置上的关节点。对49例不同身体姿态的小鼠全身三维micro-CT图像进行测试,全身关节点定位的成功率为98.27%,定位误差的中值为0.68 mm。同时验证联合使用分类与回归随机森林的必要性,并探究训练数据的数量对不同骨关节的识别效果的影响。研究为小鼠micro-CT影像中身体姿态的识别提供一种新方法,为后续的自动化图像配准、图像分割以及自动化图像测量提供重要的定位信息。
- 屠睿博陈中华王洪凯
- 关键词：模式识别
- 自支撑面内各向异性PEDOT:PSS柔性膜的构筑及其热电性能研究
- 陈中华
