Classification and Identification of magnetic resonance image of neuromuscular disease DMD with wavelet transform and artificial neural network

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.04.012

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Classification and Identification of magnetic resonance image of neuromuscular disease DMD with wavelet transform and artificial neural network

更新时间：2025-09-01

- Classification and Identification of magnetic resonance image of neuromuscular disease DMD with wavelet transform and artificial neural network
- Vol. 42, Issue 4, Pages: 342-346(2016)
- 作者机构：
  
  1. 1:上海理工大学光电信息与计算机工程学院
  2. 2:上海杉达学院信息科学与技术学院大数据分析与处理实验室
  3. 3:上海交通大学医学院附属新华医院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.04.012
  CLC：
- Published：2016
- 稿件说明：
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Classification and Identification of magnetic resonance image of neuromuscular disease DMD with wavelet transform and artificial neural network[J]. 2016, 42(4): 342-346.
DOI：

Classification and Identification of magnetic resonance image of neuromuscular disease DMD with wavelet transform and artificial neural network[J]. 2016, 42(4): 342-346. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.04.012.

摘要

杜兴氏肌营养不良(DMD)是一种严重的儿童腿部神经肌肉罕见病。传统的诊断和检测方案一般为有创手段

会带给患儿极大的痛苦。基于受试者的磁共振图像(MRI)

采用计算机辅助检测手段探索了有效的无创检测方法。实验分别选用sym4和db4两种小波基函数

对患儿组和健康对照组的MRI进行三种尺度的小波分解

从所得的分解图像中提取12个纹理特征参数

并利用人工神经网络(ANN)算法对图像参数进行分类识别。结果显示:在受试者的两类MRI加权图像(T1和T2)中

T1图像能更好地区分患儿与健康儿童;利用db4函数对图像进行小波分解

其效果略优于sym4函数

且在三种小波分解尺度中

以二层分解最优;利用ANN算法对图像进行分类识别

其灵敏度、特异度和准确率分别高达98.5%、97.3%和97.9%。该处理方法有望为临床提供客观有效的辅助诊断手段

可作为DMD疾病无创检测的尝试探索。

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