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摘要:
目的 探讨基于模糊逻辑和纹理分析的增强算法对超声图像乳腺肿块良恶性的检测与分类的价值.方法 研制增强算法和软件程序,选用211个病例603张乳腺肿块超声图片(其中良性109例,恶性102例)进行增强处理,以手术病理结果作为金标准,超声专家通过对原始乳腺肿块图片和处理后乳腺肿块图片进行分析,区分乳腺肿块的良、恶性,利用ROC曲线下面积(Az)表示增强前后的诊断性能,得出其敏感性、特异性、阳性预测值及阴性预测值,计算常规超声检查和增强后诊断的正确诊断率.结果 增强后乳腺肿块的超声诊断结果与病理诊断结果符合率明显提高,敏感性从原片的75.4%提高至89.6%,特异性从66.7%提高至91.2%.准确率从78.20%提高至89.57%.ROC曲线计算出增强前、后乳腺图片对乳腺肿块的定性诊断Az面积:原始图片A1=0.842,增强图片A2=0.914,Z值为5.101,二者之间差异有显著统计学意义(P<0.001).结论 新的超声图像增强算法明显改善了图像质量,提高了乳腺肿块的正确诊断率,减低误诊率,可为乳腺肿块良,恶性的诊断提供可靠依据.
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文献信息
篇名 应用增强算法辅助乳腺肿块的超声诊断研究
来源期刊 中华超声影像学杂志 学科
关键词 超声榆查 乳腺疾病 图像增强
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 临床研究
研究方向 页码范围 138-141
页数 4页 分类号
字数 4238字 语种 中文
DOI 10.3760/cma.j.issn.1004-4477.2010.02.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田家玮 哈尔滨医科大学附属第二医院超声医学科 187 943 16.0 21.0
2 苏雁欣 哈尔滨医科大学附属第二医院超声医学科 42 174 7.0 11.0
3 王影 哈尔滨医科大学附属第二医院超声医学科 34 216 8.0 12.0
4 承恒达 哈尔滨工业大学计算机科技学院 5 21 2.0 4.0
5 郭延辉 哈尔滨工业大学计算机科技学院 11 41 3.0 5.0
6 张英涛 哈尔滨工业大学计算机科技学院 23 92 6.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
超声榆查
乳腺疾病
图像增强
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中华超声影像学杂志
月刊
1004-4477
13-1148/R
大16开
石家庄市中山东路361号 中华超声影像学杂志编辑部
18-136
1992
chi
出版文献量(篇)
8142
总下载数(次)
17
总被引数(次)
58137
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