43、医学图像分析中的特征提取与分类技术

医学图像分析中的特征提取与分类技术

在医学领域，准确的疾病诊断和预后预测对于患者的治疗和康复至关重要。近年来，随着医学成像技术和计算机科学的发展，利用医学图像进行疾病检测和分析的方法越来越受到关注。本文将介绍两种相关的研究：基于变形向量的阿尔茨海默病（AD）检测特征提取，以及腹主动脉瘤（AAA）腔内修复术（EVAR）后患者生存分析的混合系统。

基于变形向量的AD检测特征提取

在这项研究中，研究人员应用了基于非线性配准过程获得的变形向量的特征提取方法。具体步骤如下：
1. 数据选择 ：从OASIS数据库中精心挑选了一个子集，确保样本两两可比。
2. 特征计算 ：从位移向量中计算两个标量度量，即位移向量的大小和位移梯度矩阵的雅可比行列式。
3. 相关性分析 ：计算体素值与控制变量的Spearman和Pearson相关性，选择相关性较高的体素位点。
4. 分类结果 ：结果表明，变形向量大小特征提供了更好的分类准确性，达到了参考结果的值。Pearson特征的结果优于Spearman特征。

此外，研究还强调了不同图像信息融合在提取分类相关特征中的重要性，这种不同模态图像的融合过程在各种医学成像研究中都很常见。目前，研究人员正在致力于应用非线性支持向量机（SVM），使用径向基函数（RBF）核，并将实验探索扩展到其他分类器和组合。

AAA的EVAR治疗后生存分析混合系统

腹主动脉瘤（AAA）是一种发生在肾动脉和髂动脉之间的主动脉局部扩张疾病。近年来，腔内修复术（