基于形态和灰度特征的乳腺肿瘤B超图像识别

作者：杨盈; 汪天富; 彭玉兰; 李德玉; 林江莉; 罗燕

来源：中国医学影像技术, 2005, 21(11): 133-135.

DOI：10.3321/j.issn:1003-3289.2005.11.038

• 乳腺肿瘤
• 傅立叶描述子
• 灰度特征
• 图像识别

目的为B超诊断乳腺肿瘤建立计算机辅助诊断手段,以降低活检数以及提高诊断的准确性和客观性。方法通过提取良性和恶性肿瘤B超图像的形态特征和灰度特征,包括傅立叶描述子,粗糙度和前后场回声比,组成特征矢量,再用k-均值聚类算法对特征矢量进行分类处理。结果k-均值聚类算法对良性肿瘤的识别率为89.85%,对恶性肿瘤的识别正确率达78.26%。结论本文中建立的方法能较肉眼更精确地反映良性和恶性肿瘤B超图像的特征,如果再结合医生的临床经验能大大提高乳腺肿瘤的诊断准确性。

• 单位
  四川大学; 四川大学华西医院