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基于k-means簇分析提取DSC成像的脑动脉输入函数

来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2014年第12期

论文作者:尹建东 孙洪赞 杨嘉文 郭启勇

文章页码:1677 - 1681

关键词:脑灌注;动态敏感对比;动脉输入函数;血液动力学参数;簇分析;

摘    要:手动提取DSC-MRI脑灌注动脉输入函数的方法耗时长、对操作者依赖,同时准确性和可再现性较差.针对该问题,提出了一种基于k-means簇分析原理的半自动计算方法,对感兴趣区内像素分簇并计算各簇平均曲线,当某簇平均曲线的[峰值/(峰值到达时间×半高宽)]最大时,该簇像素的平均曲线则被视为动脉输入函数.选取20例健康被试的灌注数据进行测试,通过与传统手动方法进行比较,证实所提方法的临床可适用性.结果表明,基于k-means簇分析的半自动方法提取的动脉输入函数优于人工方法,提高了计算的准确性和可靠性,减少了分析时间和操作者依赖.

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基于k-means簇分析提取DSC成像的脑动脉输入函数

尹建东1,孙洪赞2,杨嘉文3,郭启勇2

1. 东北大学中荷生物医学与信息工程学院2. 中国医科大学附属盛京医院放射科3. 中国医科大学附属盛京医院医疗设备科

摘 要:手动提取DSC-MRI脑灌注动脉输入函数的方法耗时长、对操作者依赖,同时准确性和可再现性较差.针对该问题,提出了一种基于k-means簇分析原理的半自动计算方法,对感兴趣区内像素分簇并计算各簇平均曲线,当某簇平均曲线的[峰值/(峰值到达时间×半高宽)]最大时,该簇像素的平均曲线则被视为动脉输入函数.选取20例健康被试的灌注数据进行测试,通过与传统手动方法进行比较,证实所提方法的临床可适用性.结果表明,基于k-means簇分析的半自动方法提取的动脉输入函数优于人工方法,提高了计算的准确性和可靠性,减少了分析时间和操作者依赖.

关键词:脑灌注;动态敏感对比;动脉输入函数;血液动力学参数;簇分析;

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