基于形态和灰度特征的乳腺肿瘤B超图像识别

摘要

目的为B超诊断乳腺肿瘤建立计算机辅助诊断手段,以降低活检数以及提高诊断的准确性和客观性.方法通过提取良性和恶性肿瘤B超图像的形态特征和灰度特征,包括傅立叶描述子,粗糙度和前后场回声比,组成特征矢量,再用k-均值聚类算法对特征矢量进行分类处理.结果 k-均值聚类算法对良性肿瘤的识别率为89.85%,对恶性肿瘤的识别正确率达78.26%.结论本文中建立的方法能较肉眼更精确地反映良性和恶性肿瘤B超图像的特征,如果再结合医生的临床经验能大大提高乳腺肿瘤的诊断准确性.