基于活动轮廓模型和影像组学的脑卒中图像预测方法

摘要：

针对脑卒中患者的神经功能缺损程度预测问题,提出活动轮廓模型和影像组学的方法.首先提出基于模糊速度函数的活动轮廓模型方法对梗死病灶区分割.然后提取形态学、一阶统计和纹理特征,接着用LASSO方法来特征选择.最后采用距离加权KNN方法构建分类预测模型.结果表明,提出的分割算法获得的结果接近金标准,分类算法有较好的预测性能.

关键词：脑卒中、图像预测、活动轮廓模型、影像组学、图像分割、分类预测建模

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.73-34;TP391.41

资助基金：国家自然科学基金地区科学基金资助项目;广西壮族自治区自然科学基金资助项目;广西壮族自治区千名中青年骨干教师培育计划项目

在线出版日期：2021-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：169-173