TY - JOUR A2 - Schena, Emiliano AU - Chen, Xi AU - Wu, Yaping AU - Zhao, Guohua AU - Wang, Meiyun AU - Gao, Wenyi AU - Zhang, Qian AU - Lin, Yusong PY - 2019 DA - 2019/12/19 TI - Automatic Histogram Specification for Glioma Grading Using Multicenter Data SP - 9414937 VL - 2019 AB - Multicenter sharing is an effective method to increase the data size for glioma research, but the data inconsistency among different institutions hindered the efficiency.本文建议直方图规范自动选择磁共振图像参考框架以缓解这一问题(HSASR)。选择参考框架自动执行优化网格搜索策略,粗略精密搜索搜索范围首先通过粗略搜索小数组样本缩小,然后直方图中合适的参考框架则通过精密搜索选择粗数搜索样本验证实验用两个数据集GliomaHPH2018和BRATS2017执行滑动定级结果显示拟议方法高性能混合数据集平均ACU精度、灵敏度和特性分别为 0.9786.94.13%.94.64%.94.64%.93.0%.所有指标比非HSASR高约15%,比辐射员人工选择参考框架略优结果显示,我们的方法可有效减轻多点数据前后不一并提升预测模型性能SN-2040-2295UR-https://doi.org/101155/2019/9414937DO-10.1155/2019/9414937JF-HindawiKW-ER