基于直方图的纹理度量在超声乳腺肿瘤识别中的应用
吴君1
贺超1
黄多2
岳文胜2
向琴2
1.川北医学院影像系生物医学工程教研室,四川 南充,6370002.川北医学院附属医院超声科,四川 南充,637000
摘要：探讨纹理特征在超声乳腺肿瘤诊断中的价值。提取超声图像中乳腺肿瘤的纹理度量，得到由均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性和熵组成的特征矢量，最后用反向传播人工神经网络（BP）对96幅乳腺肿瘤的良恶性进行分类识别。BP 神经网络对良、恶性肿瘤的正确识别率分别为88．4％和78．6％。基于乳腺肿瘤超声图像的纹理特征建立的神经网络系统对肿瘤的良恶性具有较好的识别能力。
关键词：超声图像乳腺肿瘤纹理度量特征矢量神经网络分类识别
分类号：R318(医用一般科学)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 243-245 )
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