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机器学习技术量化的膝盖从MRI分割

表2

半自动的分割方法。

研究 先生的样品 数量的科目 方法 节能措施

(63年] 血栓SPAIR 12个主题 随机森林 股骨DSC 94.9%
胫骨DSC 92.5%
(27] t1加权轴向 103例 支持向量机 准确率72%
(58] CCBR 159例 逻辑器件的方法 骰子体积0.82
(64年] 3 d SGPR 4个科目 区域增长 误差−6.53%
(65年] t1加权图像 5个科目 主动形状模型 平均误差−0.57
(66年] Flash 3 d 15个主题 b样条手工调整 Interobserver 3.3到13.6
(45] 3 dmr 20个项目 活动轮廓 厚度0.996和0.998股骨和胫骨
(4] SPGR 7个主题 分水岭变换 DSC 89.5%
灵敏度90%
特异性99.9%
(23] 3 d密不可分 320片 Graph-cut算法 DSC 94.3%
(67年] Flash GRE考试 50个主题 k - means手工调整 DSC 0.77和0.80
灵敏度83.1和85.3
股骨和胫骨骨特异性99.9和099.9,分别
(68年] 一部分 17个学科 支持向量机 股骨胫骨DSC髌骨0.82,0.83,0.86
(23] 3 t先生的图片 10个科目 Graph-cut方法 DSC 0.943
(13] 3 d密不可分 12个主题 活动轮廓模型 均方根0.8%到1.3%
(69年] 3 d密不可分 10个科目 网格变形方法 意味着年代。0.40 0.87 D的股骨,胫骨和髌骨0.53
(70年] t1加权 15个主题 分水岭方法 胫骨软骨体积3.3毫米