用于乳腺肿瘤分级诊断超声图像增强的算法

• 作者: 杨银广 梁凤仪 王正发 盖诗敏 袁胜坤 邹应娇 黄祯
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 乳腺肿瘤 超声图像 分辨率 分级诊断 增强
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 33-35
• 页数: 3页
• 分类号: R318
• 字数: 2841字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2020.01.07

摘要

为提高乳腺肿瘤分级诊断的能力,提出一种基于超声信号用于乳腺肿瘤分级诊断的图像增强算法.通过分析良性和不同恶性程度肿瘤的超声图像的特征差异,提出了一种将灰度的动态变换方法和利用局部标准差及熵特征相结合的办法,对图像对比度进行增强处理,增强了乳腺超声图像的细节,提高了图像质量.该算法可对良性、恶性肿瘤等不同超声图像进行增强处理,使得图像之间差异更加明显,为临床医生分级诊断提供更加清晰的图像,具有一定的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正发		6	13	3.0	3.0
2	杨银广		6	31	3.0	5.0
3	黄祯		4	28	3.0	4.0
4	邹应娇		3	14	1.0	3.0
5	梁凤仪		1	0	0.0	0.0
6	袁胜坤		1	0	0.0	0.0
7	盖诗敏		1	0	0.0	0.0