基于颜色自相关图的乳腺肿瘤良恶性分类

作者：赵爽; 马志庆^*; 赵文华; 赵晓辰

来源：医疗卫生装备, 2019, 40(06): 13-15.

DOI：10.19745/j.1003-8868.2019132

• 乳腺肿瘤
• 病理图像
• 特征提取
• 颜色自相关图
• k-NN
• 图像分类

目的:构建一种乳腺肿瘤良恶性分类模型,使医生得到更加客观、准确的诊断结果。方法:借助BreaKHis数据集,提取乳腺肿瘤病理图像颜色自相关图的64维特征,利用k-NN分类器构建乳腺肿瘤良恶性分类模型,并对乳腺肿瘤良恶性进行分类。结果:颜色自相关图中像素空间距离d=1时分类精度最高,准确度平均达到87.01%,灵敏度平均达到88.52%,特异度平均达到85.49%。结论:该模型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。

• 单位
  山东中医药大学