CT扫描（计算机断层扫描）的检查基本上是一种X射线图像，可用于为临床医生提供我们内部器官的详细视图，通常可诊断出各种形式的癌症。以前，使用CT诊断肝癌在一定程度上受到个体肝脏形状和结构的变化以及CT图像中相邻器官中组织相似性的阻碍。
现在，奥里萨邦Siksha'O'Anusandhan大学电子与通信工程系技术教育与研究所的Amita Das，以及外科肿瘤学，SCB医学院以及位于印度新孟买Nerul的DY Patil Ramrao Adik理工学院的电子工程系开发了一种基于自适应模糊聚类的纹理分析新技术，用于分类腹部CT扫描可以诊断肝癌。该方法是基于提取的纹理，形态，和从所述扫描统计特征和使用它们作为输入，能够判断神经网络分类器来区分肝脏肿瘤的良恶性。
如今，他们用一系列45幅图像测试了他们的方法，并研究了敏感性，特异性和准确性。该团队在检测肿瘤方面能够达到近99％的准确度，这个结果已经很好来。研究人员的下一步计划是为系统提供更多的数据和训练，从而进一步提高技术的可靠性，从而开发出不具有人为错误可能性的自动诊断方法。
https://medicalxpress.com/news/2018-10-automated-liver-cancer.html
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