基于病理图像颜色和纹理特征对乳腺良恶性肿瘤的鉴别诊断

• 作者: 李延军 赵文华 赵爽 马志庆
• 来源期刊: 实用医药杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺肿瘤 病理图像 特征提取 极限学习机 鉴别诊断
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 临床医学
• 页码范围: 406-409
• 页数: 4页
• 分类号: R737.9
• 字数: 2843字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14172/j.issn1671-4008.2019.05.006

摘要

目的 通过对乳腺肿瘤病理图像颜色和纹理的深入分析,提高良恶性肿瘤诊断效率.方法 提取乳腺肿瘤病理图像的颜色矩、颜色自相关图、Haralick纹理特征共99维特征,并利用极限学习机构建乳腺肿瘤良恶性分类模型,对乳腺肿瘤良恶性进行分类.结果 分类精度能达到90.79％,灵敏性达到89.18％,特异性达到92.39％..结论 该方法为乳腺肿瘤良恶性分类提供了一种新型的检测手段,可有效提高乳腺肿瘤良恶性临床诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵文华	山东中医药大学理工学院	23	56	4.0	6.0
2	马志庆	山东中医药大学理工学院	35	104	5.0	8.0
3	李延军	山东中医药大学理工学院	10	25	3.0	5.0
4	赵爽	山东中医药大学理工学院	5	12	2.0	3.0