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摘要:
采用先验知识模型定位乳腺超声图像中的肿瘤区域时,对脂肪组织、伪影等干扰因素的抵抗力差,当肿瘤位置发生变化时无法自动定位肿瘤区域,定位肿瘤区域准确率低.提出新的乳腺超声图像中的肿瘤区域定位方法,利用形态学掩模对乳腺超声图像进行滤波,采用各向异性扩散方法降低图像中的噪声,获取最佳乳腺超声图像;提取最佳乳腺超声图像灰度共生矩阵中的纹理特征;通过全自动肿瘤定位方法,采用基于图像灰度共生矩阵纹理特征的自动参考点选择方法得到自动参考点,在此基础上通过Mean-Shift算法迭代获取种子点,该点则是肿瘤所处区域.实验结果表明,所提出方法定位恶性乳腺肿瘤准确率为100%,定位良性乳腺肿瘤准确率高于97%,具有较高的定位精度.
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文献信息
篇名 乳腺超声图像中的肿瘤区域定位研究
来源期刊 激光杂志 学科 工学
关键词 乳腺超声图像 肿瘤区域 灰度共生矩阵 纹理特征 自动参考点 种子点
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 70-74
页数 5页 分类号 TN249
字数 3686字 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.07.070
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 戴航 11 16 3.0 3.0
2 赵添羽 11 8 2.0 2.0
3 李靖宇 31 79 5.0 8.0
4 马淑丽 9 21 2.0 4.0
5 刘雅楠 21 8 2.0 2.0
6 唐丽 10 0 0.0 0.0
7 黄程程 3 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
乳腺超声图像
肿瘤区域
灰度共生矩阵
纹理特征
自动参考点
种子点
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
激光杂志
月刊
0253-2743
50-1085/TN
大16开
重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼1405室
78-9
1975
chi
出版文献量(篇)
8154
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22
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33811
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