基于B超圖像的乳腺腫瘤的計算機輔助診斷.pdf

1、乳腺癌是婦女常見的惡性腫瘤之一，近年來發(fā)病率呈明顯上升趨勢。超聲被廣泛用于乳腺癌的診斷，因為超聲成像具有對人體無放射、價格相對較低廉等優(yōu)勢。臨床上，醫(yī)生主要是通過肉眼觀察B型超聲圖像的特征，憑經(jīng)驗和感性的認識來對乳腺腫瘤進行診斷，缺乏客觀指標，有時會造成誤診，特別是對良性腫瘤的誤檢率較高導致了活檢結(jié)果為良性的病例增加，給病人帶來了不必要的痛苦和經(jīng)濟負擔。 計算機輔助診斷能進行定量分析，減輕醫(yī)生診斷工作量，降低活檢數(shù)，提高診斷效率

2、和客觀性。本研究的目的是為B超診斷乳腺腫瘤提供計算機輔助診斷手段，在保證惡性識別率達到100％的同時，盡量提高對良性腫瘤的識別率，從而降低不必要的活檢數(shù)量，為醫(yī)生的臨床診斷提供相對客觀的參考。 本論文研究一種基于B型和Doppler血流超聲圖像分析技術(shù)和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機輔助乳腺腫瘤診斷方法。首先通過對乳腺B超圖像進行分析，提取了基于腫瘤形態(tài)和邊界的七個特征以及基于灰度的兩個特征；然后根據(jù)類間距對各個特征的分類能力進行評價

3、，選出類間距較大的特征：灰度比、付里葉描述子、粗糙度和似圓度；再對這四個特征進行組合，用K均值聚類的方法，篩選出由灰度比、付里葉描述子和似圓度組成的最優(yōu)特征矢量；最后，在特征選擇的基礎(chǔ)上，先采用灰度比、似圓度和付里葉描述子作為BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，進行良、惡性腫瘤的識別。根據(jù)惡性腫瘤血管和血供都比較豐富的特點，本文進一步引入Doppler血流圖像特征，并通過大量臨床確診病理的統(tǒng)計分析，確定了超聲Doppler血流圖像特征的閾值，作為進

4、一步判斷良、惡性腫瘤的依據(jù)。通過500例臨床樣本的實驗結(jié)果表明，本文所建立的方法在只采用B超圖像特征矢量的情況下，良、惡性識別率分別達到64.8％和91.2％，而引入Doppler血流圖像特征后，良、惡性腫瘤的識別率可分別達到80.8％和100％。 本論文首次引入了血流特征，利用付立葉描述子從頻率域的角度描述腫瘤邊界的粗糙度。并用雙閾值的方法把BP網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果分為三類，對中間型樣本加入血流特征。本論文的研究表明，血流特征作為一