Характеристика гиппокампа с помощью текс - Jusuf Hessan Ahmed, Zuhal;Jel'fadil Mohamed, Mohamed
32,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
  • Broschiertes Buch

Это попытка изучить тело, голову, хвост гиппокампа на МРТ-изображениях с помощью методов компьютерного анализа. Основной задачей данного исследования было охарактеризовать ткани гиппокампа на два класса - нормальные и эпилептические - с помощью текстурного анализа. Текстуру извлекали из матрицы пространственной зависимости уровня серого с помощью окна размером 20×20 пикселей с углом ноль и расстоянием, равным одному пикселю. Изображения были получены на МРТ головного мозга 18 пациентов, представляющих классы исследования, в период с 7/2011 по 2/2012. Изображения оценивались…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Это попытка изучить тело, голову, хвост гиппокампа на МРТ-изображениях с помощью методов компьютерного анализа. Основной задачей данного исследования было охарактеризовать ткани гиппокампа на два класса - нормальные и эпилептические - с помощью текстурного анализа. Текстуру извлекали из матрицы пространственной зависимости уровня серого с помощью окна размером 20×20 пикселей с углом ноль и расстоянием, равным одному пикселю. Изображения были получены на МРТ головного мозга 18 пациентов, представляющих классы исследования, в период с 7/2011 по 2/2012. Изображения оценивались экспертом-радиологом, и оценка принималась в случае совпадения с результатами ЭЭГ. Затем из отобранных суб-изображений, на которых отображалась только область интереса, извлекались признаки. Линейный дискриминантный анализ с использованием пошагового метода был использован для классификации образцов на заранее определенные классы. Пошаговый анализ выбрал несколько признаков из пятнадцати. Результаты исследования показали, что общая точность классификации составила 83,3%, 80,6%, 91,7% и 79,6% для тела, головы, хвоста и сагиттальной области соответственно. Чувствительность составила 72,2, 72,2, 94,4 и 79,6. Специфичность составила 94,4%, 88,92%, 88,9% и 79,6% соответственно.