基于双侧TIC定量特征的乳腺肿瘤良恶性鉴别

摘要：

基于DCE-MRI提出了一种利用双侧乳腺对称区域的TIC定量特征识别乳腺肿瘤良恶性的方法.使用三维区域生长算法提取乳腺的病灶区,基于病灶区及其对侧乳腺对应的ROI的TIC曲线分别提取29个特征,并定义双侧差异特征参数,经SFFS方法筛选后得到7个有效特征.使用SVM进行特征训练,基于交叉验证方法得到分类结果.本研究随机选取回顾性病例112例(良性67例,恶性45例),得到肿瘤良恶性平均分类准确率为88.39％.实验结果表明:此方法对乳腺肿瘤的良恶性鉴别有较高的准确率,对辅助医生进行乳腺病变组织的良恶性鉴别具有重要价值.

关键词：乳腺肿瘤、DCE-MRI、TIC曲线、双侧定量分析、良恶性鉴别

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发项目子课题2016YFC1303005

在线出版日期：2019-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：473-477