基于颜色自相关图的乳腺肿瘤良恶性分类

• 作者: 赵文华 赵晓辰 赵爽 马志庆
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺肿瘤 病理图像 特征提取 颜色自相关图 k-NN 图像分类
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 13-15
• 页数: 3页
• 分类号: R318
• 字数: 2888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19745/j.1003-8868.2019132

摘要

目的:构建一种乳腺肿瘤良恶性分类模型,使医生得到更加客观、准确的诊断结果.方法:借助BreaKHis数据集,提取乳腺肿瘤病理图像颜色自相关图的64维特征,利用k-NN分类器构建乳腺肿瘤良恶性分类模型,并对乳腺肿瘤良恶性进行分类.结果:颜色自相关图中像素空间距离d=1时分类精度最高,准确度平均达到87.01％,灵敏度平均达到88.52％,特异度平均达到85.49％.结论:该模型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	赵爽	山东中医药大学理工学院	5	12	2.0	3.0
4	赵晓辰		1	2	1.0	1.0