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跨学科研究——肝纤维化非侵入式智能分析 已有1人参与
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本人目前在读浙大计算机博士，近日对肝纤维化非侵入式智能分析研究感兴趣，目的是通过计算机对B超图像做人工智能处理，自动对肝纤维化进行分类，弥补医生主观判断的不足。 前人做法：1.输入B超图像 2.采用某种数学算法提取纹理特征 3.自动判别正常肝、肝硬化、肝癌三类 我的想法：1.采用更好的算法判别正常肝、肝硬化、肝癌三类，只是ROC比前人好。 或者 2.按照fibrosis score 0-4分类。但此想法有很大挑战，不仅要依赖图像纹理特征，还包括门静脉主干、门静脉每分钟血流量、脾厚度、脾静脉宽度及肝右叶 最大斜径等，与肝纤维化程度有较好的数据相关性。这些数据在B超检查过程中由医生测量，测量过程和方法我不清楚，因此想寻找志同道合的医生朋友共同研究，一起发表几篇SCI论文。愿意合作的朋友，需提供：1.B超图像，2.医学知识 有意者请联系 jubin_hz@163.com  [ Last edited by jubin on 2012-4-11 at 22:04 ] |
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yahoohefei
铜虫 (著名写手)
- 应助: 5 (幼儿园)
- 金币: 6092.3
- 散金: 803
- 红花: 10
- 帖子: 2421
- 在线: 554.2小时
- 虫号: 1559903
- 注册: 2012-01-02
- 性别: GG
- 专业: 波谱分析与成像分析
3楼2012-04-12 18:36:48
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有朋友联系我说，要有肝穿刺做对照组，我表示赞同。至于对照组的说法，有不同意见。说出来，供大家拍砖。其实，通过计算机来自动分类是这样的： 1.一组病人（计算机称这组病人为训练集）做了B超，同时也做过肝穿刺，由此得到他们的B超图像对应是几级的肝纤维化； 2.计算机学习这组病人的B超纹理特征，形成数据图谱库； 3.下一组病人（计算机称这组病人为测试集）也做了B超，同时也做过肝穿刺，图像数据输入计算机，在前期的数据图谱库基础上，通过复杂的数学算法进行匹配和分类，将得出的结论与肝穿刺的结果进行对比，得出ROC曲线。 因此，如果要说有对照组和测试组，那么都是同一组人。这是因为：在医学上，同一受试群体上区分对照组和实验组是为了知道，有无干预措施的对比；而在计算机上，对照是为了表明人工与机器之间的处理效果的对比，两者略有不同。 |
2楼2012-04-11 22:07:25
