基于超声射频时间序列分析的乳腺病灶良恶性分类
林春漪1
邹波1
周建华2
1.华南理工大学电子与信息学院,广州,5106402.中山大学附属肿瘤医院,广州,510080
摘要：尝试为乳腺病灶良恶性分类提供高精度且无创的影像辅助诊断手段,提出了基于超声射频(radio frequency,RF)时间序列分析的乳腺病灶良恶性分类方法.以275例女性乳腺病灶为样本,使用常规超声探头采集多帧超声回波RF信号,提取RF时间序列的分形维数(fractal dimension,FD)、频域特征和时域特征,以支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林作为分类器对乳腺病灶进行良恶性分类.分类结果如下:SVM受试者工作特征曲线下的面积(area under receiver operating characteristics curve,AUC)为0.914,分类准确率为85.37%,随机森林AUC为0.937,分类准确率为91.46%.与以往研究相比,提高了乳腺病灶良恶性的分类精度,并开发了乳腺病灶良恶性分类系统,可以给医生提供诊断参考.
关键词：超声RF时间序列组织定征乳腺病灶良恶性分类影像辅助诊断时间序列分析
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(81271578)
论文发表日期：2018-01-01
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：6( 21-26 )
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