乳腺肿瘤超声图像识别模式分类方法的比较研究

摘要：

目的 利用乳腺肿瘤超声图像良恶性的不同特征,借助于模式分类方法对乳腺肿瘤良恶性进行识别,作为医生的计算机辅助诊断.方法 本文研究基于乳腺肿瘤超声图像的原始特征参数已提取情况下,采用顺序前进搜索方法获得最优特征矢量,然后利用支撑矢量机、贝叶斯分类器、BP网络和Fisher线性判别器四种模式识别方法分别对乳腺肿瘤良恶性进行识别.结果 基于200例病例随机划分为训练集100例和测试集100例进行测试,支撑矢量机、贝叶斯分类器、BP网络和Fisher线性判别器的Accuracy分别为0.960,0.940,0.932±0.13,0.930.结论 支撑矢量机的分类性能优于其它分类器,能有效地对超声图像乳腺肿瘤进行良恶性识别.

关键词：超声图像、特征抽取器、支撑向量机、分类器

所属期刊栏目：15

分类号：R73(肿瘤学)

资助基金：上海市科委科技计划054119612

在线出版日期：2006-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：102-104