基于超声射频时间序列分析的乳腺病灶良恶性分类

作者：林春漪; 邹波; 周建华

来源：生物医学工程研究, 2018, 37(01): 21-26.

DOI：10.19529/j.cnki.1672-6278.2018.01.05

• 超声RF时间序列
• 组织定征
• 乳腺病灶良恶性分类
• 影像辅助诊断
• 时间序列分析

尝试为乳腺病灶良恶性分类提供高精度且无创的影像辅助诊断手段,提出了基于超声射频(radio frequency,RF)时间序列分析的乳腺病灶良恶性分类方法。以275例女性乳腺病灶为样本,使用常规超声探头采集多帧超声回波RF信号,提取RF时间序列的分形维数(fractal dimension,FD)、频域特征和时域特征,以支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林作为分类器对乳腺病灶进行良恶性分类。分类结果如下:SVM受试者工作特征曲线下的面积(area under receiver operating characteristics curve,AUC)为0.914,分类准确率为85.37%,随机森林AUC为0.937,分类准确率为91.46%。与以往研究相比,提高了乳腺病灶良恶性的分类精度,并开发了乳腺病灶良恶性分类系统,可以给医生提供诊断参考。

• 单位
  华南理工大学; 中山大学附属肿瘤医院