基于直方图的纹理度量在超声乳腺肿瘤识别中的应用

• 作者: 向琴 吴君 岳文胜 贺超 黄多
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 超声图像 乳腺肿瘤 纹理度量 特征矢量 神经网络 分类识别
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 论 著
• 页码范围: 243-245
• 页数: 3页
• 分类号: R318
• 字数: 2285字
• 语种: 中文

摘要

探讨纹理特征在超声乳腺肿瘤诊断中的价值。提取超声图像中乳腺肿瘤的纹理度量，得到由均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性和熵组成的特征矢量，最后用反向传播人工神经网络（BP）对96幅乳腺肿瘤的良恶性进行分类识别。BP 神经网络对良、恶性肿瘤的正确识别率分别为88．4％和78．6％。基于乳腺肿瘤超声图像的纹理特征建立的神经网络系统对肿瘤的良恶性具有较好的识别能力。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向琴	川北医学院附属医院超声科	2	3	1.0	1.0
2	贺超	川北医学院影像系生物医学工程教研室	22	65	4.0	7.0
3	岳文胜	川北医学院附属医院超声科	41	128	7.0	10.0
4	吴君	川北医学院影像系生物医学工程教研室	6	35	3.0	5.0
5	黄多	川北医学院附属医院超声科	4	13	2.0	3.0