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基于径向基函数神经网络的膝关节磁共振T2 map数据分类: 收藏
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引用; 《中国医学装备》2014年第9期11卷 1-4页; 作者：吴一晓杨然李占军何浩强胡红丽中山大学附属第五医院设备科广东珠海519000 中山大学移动信息工程学院广东珠海519082 中山大学附属肿瘤医院医学影像及介入中心广东广州510060 肇庆市第二人民医院放射科广东肇庆526040; 目的:设计一种膝关节骨性关节炎(OA)磁共振T2 map数据分类器,用于OA疾病分类。方法:通过磁共振成像(MRI)T2 mapping技术,采集46例膝关节MRI图像共计1380个数据,按膝关节软骨全器官磁共振成像评分(WORMS)分区方法提取10个亚区的T2值数据,...; 目的:设计一种膝关节骨性关节炎(OA)磁共振T2 map数据分类器,用于OA疾病分类。方法:通过磁共振成像(MRI)T2 mapping技术,采集46例膝关节MRI图像共计1380个数据,按膝关节软骨全器官磁共振成像评分(WORMS)分区方法提取10个亚区的T2值数据,以T2值数据为特征量进行数据挖掘,建立径向基函数(RBF)神经网络分类器,结合临床诊断结果实行对采集样本数据分类识别。结果:RBF分类器对于膝关节T2 map数据最终识别准确率为75%,体现了良好的OA数据分类效果。结论:基于直接确定法的RBF神经网络构造的膝关节OA分类器无需任何迭代,通过简单步骤就得到最优权值、合适的中心以及方差,适合作为OA的疾病分类器。; 来源：详细信息评论

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