乳腺肿瘤超声图像纹理特征分析

• 作者: 刘剑 刘奇 向军 陈秋霞
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 乳腺肿瘤 纹理特征 聚类算法
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 激光医学(论文与临床报告)
• 页码范围: 65-66,69
• 页数: 3页
• 分类号: TN244.8
• 字数: 4011字
• 语种: 中文

摘要

提提取乳腺肿瘤超声图像的肿瘤区域，计算乳腺肿瘤图像的纹理特征参数，研究纹理特征与肿瘤良恶性的关系。基于综合空间灰度共生矩阵计算11个乳腺肿瘤超声图像的纹理特征参数，然后分别利用模糊C均值和K-medoid聚类算法对乳腺肿瘤进行良恶性判别，同时，通过重复实验找到判别肿瘤良恶性的最佳特征参数组合。实验结果表明相关性、和方差、相关信息度量1和相关信息度量2四个特征参数组合的判别结果最好，达到了72.64%。因此，纹理特征在一定程度上能够反映良恶性乳腺肿瘤的区别，其对于鉴别乳腺肿瘤的良恶性是有效的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘奇	四川大学电气信息学院医学信息工程系	61	297	9.0	13.0
2	刘剑	重庆医科大学附属第一医院设备处	48	204	8.0	12.0
3	陈秋霞	重庆医科大学附属第一医院设备处	9	51	5.0	7.0
4	向军	重庆医科大学附属第一医院设备处	5	21	3.0	4.0