目的通过对乳腺肿瘤病理图像颜色和纹理的深入分析,提高良恶性肿瘤诊断效率。方法提取乳腺肿瘤病理图像的颜色矩、颜色自相关图、Haralick纹理特征共99维特征,并利用极限学习机构建乳腺肿瘤良恶性分类模型,对乳腺肿瘤良恶性进行分类。结果分类精度能达到90.79%,灵敏性达到89.18%,特异性达到92.39%。。结论该方法为乳腺肿瘤良恶性分类提供了一种新型的检测手段,可有效提高乳腺肿瘤良恶性临床诊断的准确率。
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