本文選題：測(cè)量　切入點(diǎn)：冠脈病變檢測(cè)　出處：《中國(guó)激光》2017年05期

【摘要】：針對(duì)冠脈病變檢測(cè)算法普遍存在的異常截面識(shí)別率低、無(wú)法排除特殊結(jié)構(gòu)影響等問(wèn)題,提出了一種基于一類支持向量機(jī)(OCSVM)的冠脈病變檢測(cè)方法,并使用冠脈面重采樣和基于最大互信息的特征選擇方法提高了算法識(shí)別正確率。該方法首先基于梯度通量對(duì)冠脈源截面進(jìn)行三次樣條插值重采樣,然后構(gòu)造出截面的多尺度特征,接著使用最大互信息結(jié)合冗余度去除進(jìn)行特征選擇,最后使用特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練OCSVM完成冠脈病變檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,在1128個(gè)冠脈截面數(shù)據(jù)的測(cè)試結(jié)果中,本算法在完全識(shí)別異常截面的情況下對(duì)健康截面的識(shí)別正確率達(dá)到了53.5%,遠(yuǎn)高于同類型的僅從正面和未標(biāo)記數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)(SVM)算法所對(duì)應(yīng)的19.6%;而冠脈截面重采樣也使得30個(gè)特征數(shù)下算法對(duì)健康截面的識(shí)別正確率由21.7%提高到了53.2%。
[Abstract]:In order to solve the problems of low recognition rate of abnormal cross section in coronary artery disease detection algorithm, which can not eliminate the influence of special structure, a new method of coronary artery lesion detection based on a class of support vector machine (SVM) is proposed.The recognition accuracy is improved by using coronary surface resampling and feature selection based on maximum mutual information.In this method, the coronary artery cross-section is firstly resampled by cubic spline interpolation based on gradient flux, then the multi-scale feature of the cross-section is constructed, and then the feature selection is carried out by using the maximum mutual information and redundancy removal.Finally, the characteristic data was used to train OCSVM to detect coronary artery lesions.The results of the experiment showed that, out of 1128 coronary artery cross-sectional data,The recognition accuracy of the healthy cross section is 53.5, which is much higher than that of the support vector machine (SVM) algorithm, which only learns from the positive and unlabeled data, and the coronary cross section is heavy.Sampling also increases the recognition accuracy of the health section from 21.7% to 53.2% under 30 feature numbers.
【作者單位】： 天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院光電信息技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)人民解放軍第二五四醫(yī)院心血管內(nèi)科;中國(guó)人民解放軍第二五四醫(yī)院放射科;
【分類號(hào)】：R541.4;TP18

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本文編號(hào)：1704221