[发明专利]一种基于互相关特征的乳腺超声图像多元分类系统及方法

摘要

本发明提供一种基于互相关特征的乳腺超声图像多元分类系统及方法，包括超声图像预处理单元；感兴趣区域提取单元，用于提取感兴趣区域图像；内部互相关密度特征提取单元，提取感兴趣图像的内部互相关密度特征值；传统特征提取单元，用于提取感兴趣区域图像的多种传统特征值；多元分类单元，用于对分类器进行训练，并将内部互相关密度特征值向量和传统特征向量输入到训练完成的3个分类器进行分类，把被预测最多的类别作为最终分类结果。本发明的分类方法增加了基于感兴趣区域内部互相关密度特征，能够有效地改善乳腺超声计算机辅助诊断效果，并增加了乳腺囊肿这一良性病变的分类类别，进一步满足医生对乳腺超声计算机辅助系统的需求。

主权项

一种基于互相关特征的乳腺超声图像多元分类系统，其特征在于，包括：超声图像预处理单元，用于对原始乳腺超声图像集中的每一张图像进行增强处理和去燥处理；感兴趣区域提取单元，利用区域生长分割方法提取经去噪处理后的每一张图像中的病灶区域作为感兴趣区域，构成感兴趣区域图像集；内部互相关密度特征提取单元，用于将感兴趣区域图像均匀分割成多个子图像，并提取子图像的密度特征值，对所有子图像的密度特征值进行聚类，获得该感兴趣图像的内部互相关密度特征值，由感兴趣图像集中所有感兴趣图像的内部互相关密度特征值构成内部互相关密度特征向量；传统特征提取单元，用于提取感兴趣区域图像集中所有感兴趣区域图像的多种传统特征值，构成多个传统特征向量；多元分类单元，用于将内部互相关密度特征向量和传统特征向量两两分组输入到3个分类器中对分类器进行训练，并通过训练完成的3个分类器进行分类，在得到的不同分类结果中，把被预测最多的类别作为最终分类结果，输出多元分类结果。