早期肝纤维化程度方面存在的不足，提出了一种无创、可重复、成本 低的早期肝纤维化程度识别方法。我们提出了对常规超声探头获取的RF时间序列建立 ARMA模型，基于随机森林分类器对ARMA模型特征进行肝纤维化程度分类识别，分 别建立了肝纤维化程度二类别、三类别和五类别的识别模型。本文对基于ARMA模型 的早期肝纤维化的研究工作和成果主要有以下几个方面：

1.  研究了超声RF时间序列的平稳性和ARMA模型的基本特性，对超声RF时 间序列进行预处理，针对处理后的时间序列分析其适用的ARMA模型及模型阶数，并 提出了三种不同的ARMA模型参数估计算法计算模型特征。

2.  探讨了基于三种不同的ARMA参数估计算法的ARMA特征，在随机森林分 类器下对早期肝纤维化程度二类别、三类别和五类别的结果影响，并研究了 ROI大小对 早期肝纤维化程度识别的影响。

3.  在本文对早期肝纤维化程度识别的研究基础上，开发了基于ARMA模型的早 期肝纤维化程度检测识别平台。该平台具备RF时间序列信号预处理ARMA模型选择、 模型阶数确定、显示B型图、选择ROI大小、ARMA模型特征计算、随机森林分类器 参数设置、不同类别的肝纤维程度分类、显示分类识别结果等多种功能，可满足基于 ARMA模型的早期肝纤维化程度识别检测的实验需求。

本文对基于ARMA模型的早期肝纤维化的程度识别作了初步的研究和探讨，证明 了基于ARMA模型的早期肝纤维化检测方法具有有效性和可靠性，但仍存在不足，可 以从以下几个方面进行研究改进：

1.1    在ARMA模型选择上，本文使用的是一维的ARMA模型，没有对二维ARMA 模型进行研究，而二维的ARMA能够获得超声RF时间序列的更多信息，因此对二维 ARMA模型参数估计还需进一步改进。

1.2    由于实际条件所限，本文的实验数据样本有限，特别是肝纤维化程度的4级 样本相对其他样本来说较少，可能会对实验结果存在一定的影响。

1.3    对ROI大小的自动选取方面的研究也是接下来研究工作的重点，这样可以大 大地缩短人工人为选取ROI所需的时间。

1.4    本文的研究对象是在体的大鼠肝，距离临床上对人肝的使用还有一定的距离。

成都华西华科研究所研发生产无创肝纤维化肝硬化早期检测诊断仪

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