基于纹理特征的超声图像乳腺肿块识别

摘要：

针对乳腺超声图像,提出一种基于图像纹理特征提取的乳腺肿块识别方法,从而有助于使用计算机辅助鉴别的方法判断乳腺肿块是否发生癌变,辅助放射科医生对影像的性质作出预判.首先对乳腺超声图像进行最大响应滤波处理,在保证一定边缘组织结构完整的同时去除主要的噪声干扰.在此基础上,提取乳腺图像的一阶和二阶纹理特征,然后用人工神经网络对特征进行识别分类.在从医院拿到的真实数据集上验证本文方法的准确性,并分别从预处理、特征提取和分类方法3个方面与其他方法进行对比分析,结果表明,本文方法在降低算法复杂度的基础上提升了乳腺肿块的识别率.

关键词：乳腺肿块、超声图像、图像纹理特征、滤波处理、人工神经网络、计算机辅助检测

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61832005

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

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