一种基于多特征提取和Linear SVM的超声乳腺肿瘤分级方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征提取和Linear SVM的超声乳腺肿瘤分级方法，包括以下步骤：输入待诊断乳腺超声RF数据；将RF数据转换为超声B模式图像，得到初始可疑肿块区域位置；在初始可疑肿块区域内分割可疑肿块，确定可疑肿块的边界；计算已分割的可疑肿块区域的特征值；将计算得到的特征值输入分类器中，对可疑肿块区域进行分析。本发明基于BI‑RADS分级标准，针对实际采集的乳腺超声RF数据进行分级检测，使用多特征提取方法和线性支持向量机分类器实现了乳腺肿瘤超声3级、4级和5级的分类，该算法有助于提高医生诊断的准确率，算法时间复杂度能够满足临床要求，具有一定的实用价值。