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新疆地方性肝包虫病CT图像的频域特征分析
  • ISSN号:1009-5551
  • 期刊名称:新疆医科大学学报
  • 时间:2014
  • 页码:416-418
  • 分类:R532.32[医药卫生—临床医学;医药卫生—内科学] TP751.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]新疆医科大学医学工程技术学院,乌鲁木齐830011, [2]解放军第474医院医学工程科,乌鲁木齐830013
  • 相关基金:国家自然科学基金(30960097,81160182)
  • 相关项目:维吾尔医药材资源数据库及检索平台的研究与设计
中文摘要:

目的分析新疆地方性肝包虫病CT图像的频域特征。方法采用频域法提取新疆地方性肝包虫病的单囊肝包虫(单囊组,15幅),多囊肝包虫(多囊组,15幅)以及正常肝脏(正常组,15幅)CT图像的能量和方差2个特征分量,并对其进行统计学分析,对样本行F检验,对3组样本所获得的特征分量作t检验。结果正常组、单囊组和多囊组特征分量Var和Energy差异有统计学意义,肝包虫CT图像的能量谱在不同组别间有不同的表征,随疾病的加重,其峰值出现降低趋势。结论通过频域法提取新疆地方性肝包虫CT图像的特征分量,其差异具有统计学意义,可为利用特征值筛选新疆地方性肝包虫病及肝包虫的早期诊断提供依据。

英文摘要:

Objective This paper aimed to analyze the frequency domain features on (51 Image ot Amjlang local hepatic hydatid. Methods The frequency domain methods were adopted to extract the characteristic components of energy and variance from 15 CT images of the single hepatic hydatid liver, 15 CT images of polycystic hydatid liver and the normal liver CT images. The statistical analysis was conducted for the two feature components, F-test for the sample population and the t test for the obtained characteristic compo- nents of three groups of samples. Results Experimental results showed that the differences of the feature components extracted by the frequency domain method had Statistical significance. The energy spectrum of Liver hydatid CT image in the different groups had different representations, the peak of the energy spectrum decreased with the deterioration of the disease. Conclusion The extracted feature components on CT images from Xinjiang local hepatic hydatid via frequency domain method were significantly different in Statistics, which could be used to provide a basis for the selection and the early diagnosis of Xinjiang local hepatic hydatid by feature value.

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期刊信息
  • 《新疆医科大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:新疆医科大学
  • 主办单位:新疆医科大学
  • 主编:哈木拉提.吾甫尔
  • 地址:乌鲁木齐市新医路393号
  • 邮编:830011
  • 邮箱:xjykdxxb@163.com
  • 电话:0991-4365141
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5551
  • 国内统一刊号:ISSN:65-1204/R
  • 邮发代号:58-100
  • 获奖情况:
  • 国家教育部优秀科技期刊三等奖,新疆优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:16959