基于超声RF信号的乳腺肿瘤分级检测方法

• 作者: 严郁 童莹
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机辅助诊断 超声RF信号 支持向量机 Shearlet变换
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 科研论文
• 页码范围: 37-50
• 页数: 14页
• 分类号: TP391
• 字数: 6717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12086/oee.2019.180368

摘要

为解决超声乳腺肿瘤分级检测问题,从超声射频(RF)信号的角度提出了一种有效的乳腺肿瘤分级检测方法.首先,采用Shearlet变换提取乳腺超声RF信号的多尺度、多方向特征;其次,考虑Shearlet特征的高维冗余性,采用多尺度方向二值模式(MDBP)对其进行编码,在不损失特征信息的条件下降低特征维度;最后,依据医生阅片经验以及不同分级乳腺肿瘤的特征差异性,设计出适合乳腺病变分级检测的层级二叉树SVM分类器(CBT-SVM).在928个乳腺肿瘤患者的超声RF信号上进行验证,大量结果表明,提出方法可以有效实现3级、4A级～4C级、5级乳腺肿瘤的分级检测,准确度、敏感度、特异度、PPV、NPV以及MCC分别达到89.29％、75.62％、94.54％、97％、98.3％和81.01％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童莹	南京工程学院通信工程学院	28	108	6.0	8.0