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目的 探讨计算机辅助检测算法在乳腺X线摄影钙化检测诊断中的应用.资料与方法 回顾性分析经乳腺X线摄影检测且经病理学证实的病例样本316例,其中钙化病变样本112例、无钙化病灶样本204例.利用多尺度滤波去噪和自适应局部直方图均衡化预处理增强乳腺X线图像的对比度.通过K-means算法进行乳腺组织的多阈值迭代腺体分割.利用局部二值模式和灰度共生矩阵2个纹理特征进行乳腺钙化性病变真假阳性检测.比较计算机自动诊断结果与2名放射学专业医师诊断结果.结果 利用支持向量机、随机森林和自适应增强算法自动分类结果的精确率分别达到90.0%、81.5%和87.5%.从事乳腺X线诊断工作约1年的低年资住院医师诊断准确率为80.0%,从事乳腺X线诊断工作约5年的低年资主治医师诊断准确率为85.0%.结论 计算机自动支持向量机分类检测算法优于放射科医师的经验诊断结果.计算机辅助乳腺X线钙化病变检测算法具有较高的准确率,可为乳腺X线摄影放射科医师提供良好的第二观感.

作者:蔡雅丽;蔡盛;施敏敏;陈向荣;柳培忠;黄永础

来源:中国医学影像学杂志 2019 年 27卷 12期

知识库介绍

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作者:
蔡雅丽;蔡盛;施敏敏;陈向荣;柳培忠;黄永础
来源:
中国医学影像学杂志 2019 年 27卷 12期
标签:
乳腺肿瘤 乳房X线摄影术 钙质沉着症 图像处理,计算机辅助 算法 诊断,计算机辅助 女(雌)性
目的 探讨计算机辅助检测算法在乳腺X线摄影钙化检测诊断中的应用.资料与方法 回顾性分析经乳腺X线摄影检测且经病理学证实的病例样本316例,其中钙化病变样本112例、无钙化病灶样本204例.利用多尺度滤波去噪和自适应局部直方图均衡化预处理增强乳腺X线图像的对比度.通过K-means算法进行乳腺组织的多阈值迭代腺体分割.利用局部二值模式和灰度共生矩阵2个纹理特征进行乳腺钙化性病变真假阳性检测.比较计算机自动诊断结果与2名放射学专业医师诊断结果.结果 利用支持向量机、随机森林和自适应增强算法自动分类结果的精确率分别达到90.0%、81.5%和87.5%.从事乳腺X线诊断工作约1年的低年资住院医师诊断准确率为80.0%,从事乳腺X线诊断工作约5年的低年资主治医师诊断准确率为85.0%.结论 计算机自动支持向量机分类检测算法优于放射科医师的经验诊断结果.计算机辅助乳腺X线钙化病变检测算法具有较高的准确率,可为乳腺X线摄影放射科医师提供良好的第二观感.