期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于mDixon序列下腹部MRI数据的sCT生成方法
被引量:
7
1
作者
陈扬洋
钱鹏江
+1 位作者
赵开发
苏冠豪
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期273-281,共9页
为通过磁共振成像(MRI)数据生成合成计算机断层扫描(sCT),根据mDixon序列的下腹部MRI数据,提出迁移模糊聚类(TFCM)与支持向量机相结合的方法。借助病人MRI源数据提供的高级历史知识,利用TFCM对下腹部MRI数据进行处理,采用有监督学习方...
为通过磁共振成像(MRI)数据生成合成计算机断层扫描(sCT),根据mDixon序列的下腹部MRI数据,提出迁移模糊聚类(TFCM)与支持向量机相结合的方法。借助病人MRI源数据提供的高级历史知识,利用TFCM对下腹部MRI数据进行处理,采用有监督学习方法对聚类结果投票,完成图像组织分割,并对分割的组织区域赋予相应的CT值来生成sCT。实验结果证明,该方法可以将下腹部MRI数据分割成脂肪、空气、骨头和软组织4类,并准确生成sCT,其预测值绝对误差最小仅为81 HU,相较于FCM方法,分类结果更优。
展开更多
关键词
磁共振成像
合成计算机断层扫描
下腹部
mDixon序列
迁移模糊聚类
有监督学习
下载PDF
职称材料
题名
基于mDixon序列下腹部MRI数据的sCT生成方法
被引量:
7
1
作者
陈扬洋
钱鹏江
赵开发
苏冠豪
机构
江南大学数字媒体学院
凯斯西储大学凯斯西储大学附属医院放射科和影像研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期273-281,共9页
基金
国家自然科学基金(61772241,61702225)
中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51614A)
文摘
为通过磁共振成像(MRI)数据生成合成计算机断层扫描(sCT),根据mDixon序列的下腹部MRI数据,提出迁移模糊聚类(TFCM)与支持向量机相结合的方法。借助病人MRI源数据提供的高级历史知识,利用TFCM对下腹部MRI数据进行处理,采用有监督学习方法对聚类结果投票,完成图像组织分割,并对分割的组织区域赋予相应的CT值来生成sCT。实验结果证明,该方法可以将下腹部MRI数据分割成脂肪、空气、骨头和软组织4类,并准确生成sCT,其预测值绝对误差最小仅为81 HU,相较于FCM方法,分类结果更优。
关键词
磁共振成像
合成计算机断层扫描
下腹部
mDixon序列
迁移模糊聚类
有监督学习
Keywords
Magnetic
Resonance
Imaging(MRI)
Synthetic
Computed
Tomography(sCT)
abdomen
mDixon
sequence
transfer
fuzzy
clustering
means
(
tfcm
)
supervised
learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于mDixon序列下腹部MRI数据的sCT生成方法
陈扬洋
钱鹏江
赵开发
苏冠豪
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部