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题名基于灰度共生矩阵的乳腺钼靶图像分析
被引量：8
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作者
杨韬
夏建国
缪锦林
王娟
汤乐民
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机构
江苏省南通大学医学院影像工程教研室
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出处
《中国医学影像学杂志》
CSCD
北大核心
2012年第4期306-309,共4页
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文摘
目的应用灰度共生矩阵对乳腺钼靶图像进行纹理分析,自动分类识别乳腺肿块,实现乳腺肿瘤的辅助检测。资料与方法纳入60例乳腺钼靶图像,其中正常乳腺组织20例,良恶性乳腺肿块各20例。对图像进行预处理后,计算各感兴趣区基于灰度共生矩阵的纹理特征值,采用支持向量机和概率神经网络分别对肿块进行分类。结果三组各项纹理特征参数间差异有统计学意义(P<0.05);d=2时支持向量机的三组分类准确率为91.67%、86.73%、95.00%,SPREAD值取0.1时概率神经网络的三组分类准确率为79.22%、81.77%、81.13%。结论文中计算的纹理特征参数对乳腺肿块的良恶性判别有较显著的规律,支持向量机的分类准确率比概率神经网络的分类准确率高,该方法可成为乳腺肿瘤良恶性辅助诊断的有效方法之一。
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关键词
乳腺肿瘤
钼靶
灰度共生矩阵
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Keywords
Breast neoplasms
Mammogram
Gray level co-occurrence matrix
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分类号
R737.9
[医药卫生—肿瘤]
R730.44
[医药卫生—肿瘤]
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