基于灰度共生矩阵的乳腺钼靶图像分析

摘要：

目的 应用灰度共生矩阵对乳腺钼靶图像进行纹理分析,自动分类识别乳腺肿块,实现乳腺肿瘤的辅助检测.资料与方法 纳入60例乳腺钼靶图像,其中正常乳腺组织20例,良恶性乳腺肿块各20例.对图像进行预处理后,计算各感兴趣区基于灰度共生矩阵的纹理特征值,采用支持向量机和概率神经网络分别对肿块进行分类.结果 三组各项纹理特征参数间差异有统计学意义(P＜0.05)；d=2时支持向量机的三组分类准确率为91.67％、86.73％、95.00％,SPREAD值取0.1时概率神经网络的三组分类准确率为79.22％、81.77％、81.13％.结论 文中计算的纹理特征参数对乳腺肿块的良恶性判别有较显著的规律,支持向量机的分类准确率比概率神经网络的分类准确率高,该方法可成为乳腺肿瘤良恶性辅助诊断的有效方法之一.

关键词：乳腺肿瘤、钼靶、灰度共生矩阵

所属期刊栏目：20

分类号：R737.9;R730.44(肿瘤学)

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：306-309