基于径向基函数神经网络的膝关节磁共振T2 map数据分类

作者：吴一晓; 杨然; 李占军; 何浩强; 胡红丽

来源：中国医学装备, 2014, 11(09): 1-4.

• 膝关节炎
• 磁共振T2 map数据
• 径向基函数
• 神经网络
• 分类器

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。

• 单位
  中山大学附属肿瘤医院; 中山大学; 中山大学附属第五医院; 第二人民医院放射科