Applying the logistic regression model to predict the carotid artery stenosis using the sequential color Doppler ultrasound image processing
محل انتشار: سومین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر
سال انتشار: 1383
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,759
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP03_043
تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1390
چکیده مقاله:
Early detection of stenosis in carotid artery is essential because it directly affects patients' clinical management and is prognostic value. Therefore, estimating of mechanical properties of artery in normal and atherosclerosis are important as far as the medical treatment is concern. We applied a logistic regression model to predict the carotid artery stenosis in a group of patients based on the quantitative features extracted from the processing of the conventional color Doppler ultrasound images. Our database includes 128 patients' records consisting 10 quantitative features. The database is then randomly divided into the training and validation samples including 98 and 30 patients' records respectively. The training and validation samples are used to construct the logistic regression model and to validate its performance. Finally, important criteria such as sensitivity, specificity, accuracy and receiver operating characteristic curve (ROC) analysis for this method are evaluated. Our results show that the logistic regression model is able to classify correctly 28 out of 30 cases presented in the validation sample. The output of this method showed a high positive predictive value of 0.94%.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
P. Abdolmaleki
Tarbiat Modarres University
M. Mokhtari-Dizaji
Tarbiat Modarres University
M. Montazeri
Shiraz Medical Sciences Univ
H. Saberi
Tehran Medical Sciences Univ
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :