1. 首页
  2. 操作系统
  3. MacOS
  4. 基于B超图像的甲状腺良恶性结节识别

基于B超图像的甲状腺良恶性结节识别

上传者: 2020-10-27 20:45:52上传 PDF文件 473.47KB 热度 32次
提出了一种基于B超图像的甲状腺结节特征提取与量化方法,并由此来鉴别甲状腺结节的良恶性。首先通过对甲状腺B超图像的分析,对临床鉴别甲状腺结节良恶性的特征进行量化,提取了不规则度、紧致度和锐度等共9个特征;然后根据类间距对各个特征的分类能力进行评价,选出类间距最大的特征(不规则度、衰减系数、纵横比、紧致度和钙化度)作为特征向量;最后,采用支持向量机(SVM)对甲状腺结节进行分类识别。研究结果表明,该方法的诊断精确度为91.25%,说明此识别方法对甲状腺结节超声图像具有较高的分类准确性,有望为甲状腺的临床诊断提供有价值的参考。
用户评论