基于坐标匹配和子图切分定位乳腺钼靶图像的感兴趣区域

• 作者: 刘文坚 张璇 章鸣嬛 肖勤 陈瑛 顾雅佳
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺X线钼靶图像 DDSM 感兴趣区域 坐标匹配 模式识别
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 18-22
• 页数: 5页
• 分类号: R318|Q334
• 字数: 3645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2020.01.04

摘要

乳腺X线摄影技术是早期发现和诊断乳腺肿瘤的首选方法.提取乳腺钼靶图像的感兴趣区域(region of interest,ROI)并利用人工智能算法对其进行模式识别,可有效提高乳腺肿瘤筛查工作的效率.试验图像均来自DDSM乳腺X线钼靶图像公开数据库,以其中BI-RADS分类为第4类(BI-RADS4)的簇状分布多形性钙化钼靶图像为研究对象,探求在设计乳腺钼靶图像分类器过程中提取ROI的新方法.结果显示,设计出优化的分类器后,可高效地识别试验对象,其测试集上的分类准确率最高可达99.3％.因此,本研究可为医生的临床研判提供辅助信息,并为细分BI-RADS4、进一步精准诊断奠定技术基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾雅佳	复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科	44	505	13.0	21.0
2	章鸣嬛	上海杉达学院大数据分析与处理研究中心	17	43	3.0	6.0
3	陈瑛	上海杉达学院大数据分析与处理研究中心	20	47	3.0	6.0
4	肖勤	复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科	6	83	3.0	6.0
5	刘文坚	澳门城市大学人文社会科学学院	2	0	0.0	0.0
6	张璇	上海杉达学院大数据分析与处理研究中心	6	2	1.0	1.0