分析超声图像乳腺肿瘤自动检测及良恶性判别

目的探讨超声图像乳腺肿瘤自动检测与良恶性判别方法,进而为疾病临床治疗提供更可靠依据。方法选择2016.4-2017.8经术后病理检查确诊为乳腺肿瘤的60例患者,利用超声图像获取特征参数,对比恶性(组)与良性(组)主要参数检测情况比较。结果恶性组PSV、RI、灰度均值、扭曲度、边缘不规则参数均高于良性组(P<0.05);两组患者在RI>0.7、血流Ⅱ级、Ⅲ级、PSV>15诊断上均存在较明显差异(P<0.05)。结论超声图像自动检测能够为肿瘤定性判断提供更为客观的量化参数,联合检测能为肿瘤性质判断提供更精确信息。

基于激光技术的乳腺超声图像肿瘤良恶性判别

当前乳腺超声图像肿瘤良恶性判别方法单次提取乳腺肿瘤边缘,边缘中断点多,导致判别结果存在较高的失误率,为此提出基于激光技术的乳腺超声图像肿瘤良恶性判别方法,依据激光超声产生与接收的基本原理,获取乳腺肿瘤超声图像;选取乳腺肿瘤超声图像的ROI并实施预处理,采用灰度阈值方法和动态规划法提取、修正乳腺肿瘤边缘,获取准确度高的乳腺肿瘤超声图像边缘提取结果;基于该结果采用模糊聚类算法判别乳腺超声肿瘤良恶性。实验结果表明,所提方法预处理乳腺超声图像用时均值仅为0. 11 s,判别乳腺超声图像肿瘤良恶性的失误率均值仅为1.05%,相比同类方法优势突出,是一种高性能的乳腺超声图像肿瘤良恶性判别方法。