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乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,而怎样利用超声弹性图像定量地诊断乳腺癌还是尚未解决的问题。该文根据乳腺肿块图像弹性信息,提取5个弹性特征来描述肿瘤的弹性属性;提取肿块的4个灰度共生矩阵特征来描述乳腺肿块的纹理特征。为进一步研究应用SVM分类器,对这些特征进行训练而完成分类,并且运用一致性、分类精度、ROC曲线及曲线下面积AUC对分类结果进行评估。利用超声弹性成像设备从实际病人采集数据,共采集了142例患者195个病灶的图像数据。实验结果表明,提取出的弹性特征分类性能良好,而支持向量机比较适合乳腺图像分类,分类精度比较高,有比较好的诊断价值。同时也发现,提取的灰度共生矩阵特征诊断价值比较低,参考意义较少。

作者:张耀楠;张永亮;肖杨

来源:中国医疗器械杂志 2016 年 40卷 6期

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作者:
张耀楠;张永亮;肖杨
来源:
中国医疗器械杂志 2016 年 40卷 6期
标签:
超声 弹性图像 纹理 SVM分类器 乳腺癌 ultrasound elastography images texture SVM classifier breast cancer
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,而怎样利用超声弹性图像定量地诊断乳腺癌还是尚未解决的问题。该文根据乳腺肿块图像弹性信息,提取5个弹性特征来描述肿瘤的弹性属性;提取肿块的4个灰度共生矩阵特征来描述乳腺肿块的纹理特征。为进一步研究应用SVM分类器,对这些特征进行训练而完成分类,并且运用一致性、分类精度、ROC曲线及曲线下面积AUC对分类结果进行评估。利用超声弹性成像设备从实际病人采集数据,共采集了142例患者195个病灶的图像数据。实验结果表明,提取出的弹性特征分类性能良好,而支持向量机比较适合乳腺图像分类,分类精度比较高,有比较好的诊断价值。同时也发现,提取的灰度共生矩阵特征诊断价值比较低,参考意义较少。

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