B超图像的乳腺肿瘤计算机辅助诊断系统研究

目的:分析B超图像的乳腺肿瘤计算机辅助诊断系统,以降低活检率。方法收集我院2012年11月~2014年11月诊治的乳腺肿瘤患者423例作为研究对象,采用回顾性的方式分析患者的临床资料,总结乳腺肿瘤超声声像图特征。结果本文通过对患者的乳腺肿瘤超声声像图特征分析,最终利用加权中值滤波算法将speckle噪声有效的清除干净,同时采用另一种新型的直方图均衡化算法大大提高了图像的对比度;其次是应用区域生长的基础上演变而来的分割算法对乳腺肿瘤初始区域进行了切割和提取,并选择空洞填充和形态学滤波完成了后续工作,最终获得了423份准确度较高的病灶区域;最后在病理学的基础上提出一种特征提取方式,该方式主要以乳腺肿瘤轮廓分型为基础,同时综合了其形状、长宽比、粗糙度等共计七个形态特征对肿瘤边界的粗糙度进行全面的描述。再结合BP神经网络区分不同类型的特征矢量,大大提高了乳腺肿瘤的良恶诊断率,最终完成了降低活检率的目标。结论充分利用B超图像的乳腺肿瘤计算机辅助诊断系统对于提高乳腺肿瘤的良恶诊断率、降低活检率具有非常重要的作用,值得在临床应用上推广。

如何引导学生感受数学美

“美”是想象力的源泉，让学生充分感受数学的美，能提高学生对数学的学习兴趣，有效地描述自然现象和社会现象；能更全面地提高学生的推理能力、抽象能力、想象力和创造力。我们的数学课堂就应该利用数学美去激发学生的思维，让他们积极地感受数学美，去追求数学美。