基于图像融合的乳腺肿瘤感兴趣区域边缘识别
曾果1
刘彦荣1
王力1
许方彧1
蒋烈夫2
靳玉川3
1.南阳市第二人民医院医学影像中心,南阳4730002.南阳医学高等专科学校,南阳4730003.河北医科大学,石家庄050017
摘要：目前,乳腺肿瘤感兴趣区域(region of interest,ROI)边缘的识别方法中,单一的病变检查图像无法全面反映出肿瘤情况,导致识别的准确率不足.针对该问题,本研究提出一种基于图像融合的乳腺肿瘤感兴趣区域边缘识别方法.首先运用加权平均图像融合技术融合不同设备采集的病理图像,然后采用Normal-ized Cut法提取图像的肿瘤边缘.利用核极限学习算法,建立肿瘤感兴趣区域模型后,输入肿瘤边缘得出肿瘤特征因素,最后使用ROI技术实现乳腺肿瘤感兴趣区域边缘识别.对比验证表明,本研究方法的识别准确率更高,具有可行性.
关键词：乳腺肿瘤边缘识别准确率图像融合加权平均
分类号：R318(医用一般科学)R814.3(放射医学)
资助基金：河南省中医药局项目(2018ZY1007)
论文发表日期：2020-12-25
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：5( 337-341 )
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