基于BI-RADS的超声乳腺图像的计算机辅助诊断研究

• 作者: 严壮志 周志崇 宋茜 常才 施俊
• 来源期刊: 生物医学工程学进展
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺超声图像 计算机辅助诊断 BI-RADS LBM C-V模型 SVM
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论著
• 页码范围: 9-13
• 页数: 5页
• 分类号: R6
• 字数: 3365字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1242.2009.01.003

摘要

目的 根据乳腺超声图像的分级标准(BI-RADS)为诊断的指导,初步完成了诊断系统的设计.在图像处理中引入LBM滤波,并用无初始化的C-V模型进行分割,从形态特征与纹理特征入手,提取图像中相应的特征参数.采用支持向量机方法 对所提取的特征参数进行分类.通过对88幅乳腺超声图像(其中良性37例、恶性51例)进行训练和测试,得到的判别准确率、敏感性和特异性分别为91.4%、94.4%和86.4%.结果表明,依据BI-RADS的分级特征研究有利于计算机辅助诊断在临床中的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严壮志	上海大学通信与信息工程学院	80	604	13.0	21.0
2	常才		123	898	14.0	20.0
3	施俊	上海大学通信与信息工程学院	36	309	8.0	17.0
4	宋茜	上海大学通信与信息工程学院	1	5	1.0	1.0
5	周志崇		1	5	1.0	1.0