乳腺肿瘤超声图像的多特征提取及分类研究

摘要

目的 乳腺肿瘤特征提取是超声乳腺肿瘤良恶性检测的重要部分,针对传统超声乳腺肿瘤良恶性量化特征描述存在不准确等缺点,研究了一种简单、准确的特征提取方法.方法 提出一种新的边界特征提取方法,首先构造超声乳腺肿瘤的形状直方图,然后从局部的角度计算相关边界特征因子:最大曲率和、最大曲率峰值和、最大曲率标准差和;基于边界特征、形状特征和纹理特征构建线性支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,用于乳腺肿瘤良恶性判别.结果 边界特征判断良恶性乳腺肿瘤的准确率为82.69％,形状特征为73.08％,纹理特征为63.46％,多特征(边界特征、形状特征和纹理特征)为86.54％.结论 边界特征相对于纹理特征和形状特征具有较高的分类准确性,结合三类特征的识别准确率最高,从多角度描述肿瘤良恶性,研究结果具有实用价值.