期刊简介
本刊是由中国科学院主管，经国家科委、新闻出版署审核批准的理、工、医相结合的国家级学术刊物，杂志创刊于1985年，现为月刊(内文160页，约35万字)。杂志主要刊出放射学(包括CT、MRI、普通X线)、超声医学、介入治疗学、影像技术学、超声工程学、电子内镜学、核医学等学科的最新研究成果。本刊主要特点是：①综合影像；②信息量大；③理、工、医相结合；④传播及时。该刊是基础科研人员和临床医务人员学术交流的园地，是广大医生晋升中高级职称的重要依据，也是中国科学院唯一的医学工程技术与临床相结合的刊物。
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首页>中国医学影像技术杂志
- 杂志名称：中国医学影像技术杂志
- 主管单位：中国科学院
- 主办单位：中国科学院声学研究所
- 国际刊号：1003-3289
- 国内刊号：11-1881/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：《CAJ-CD》规范执行优秀奖期刊期刊收录：JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 医学文摘, 哥白尼索引(波兰), 文摘与引文数据库, SA 科学文摘(英), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 文摘杂志, 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
基于改进局部三元模式的乳腺癌预测模型
殷恺铭；闫士举；宋成利
关键词：乳房X线摄影术, 纹理特征, 评估模型, 局部三值模式
摘要：目的 探讨基于改进局部三元模式(LTP)算法提取的乳腺新型纹理特征及其与常规特征融合预测乳腺癌的价值.方法 对钼靶图像进行乳腺分割,采用基于改进LTP算法提取双侧乳腺的新型纹理特征和常规特征;合并左右侧乳腺纹理特征;采用主成分分析法对提取的高维纹理特征降维;以K近邻(KNN)和LADTree算法分别对纹理特征及融合纹理特征进行分类.结果 基于改进LTP算法提取的新型纹理特征预测乳腺癌的ROC曲线下面积(AUC)为0.732 4±0.042 8,敏感度为72.04％(67/93),特异度为74.51％(76/102),准确率为73.33％(143/195);融合常规特征后AUC为0.865 5±0.014 8,敏感度为84.95％(79/93),特异度为88.23％(90/102),准确率为86.67％(169/195).结论 基于LTP算法提取的新型纹理特征预测乳腺癌的精度较高,与常规特征融合后可进一步提高预测效能.
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