[发明专利]一种基于多特征提取和Linear SVM的超声乳腺肿瘤分级方法在审
| 申请号： | 201810705268.3 | 申请日： | 2018-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN109065150A | 公开（公告）日： | 2018-12-21 |
| 发明（设计）人： | 严郁;吴意赟;朱伟;蔡晓巍;蔡润秋;蒋文婧 | 申请（专利权）人： | 江苏省中医院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/11;G06T7/12;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210029 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征提取和Linear SVM的超声乳腺肿瘤分级方法，包括以下步骤：输入待诊断乳腺超声RF数据；将RF数据转换为超声B模式图像，得到初始可疑肿块区域位置；在初始可疑肿块区域内分割可疑肿块，确定可疑肿块的边界；计算已分割的可疑肿块区域的特征值；将计算得到的特征值输入分类器中，对可疑肿块区域进行分析。本发明基于BI‑RADS分级标准，针对实际采集的乳腺超声RF数据进行分级检测，使用多特征提取方法和线性支持向量机分类器实现了乳腺肿瘤超声3级、4级和5级的分类，该算法有助于提高医生诊断的准确率，算法时间复杂度能够满足临床要求，具有一定的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 可疑肿块 超声 乳腺肿瘤 特征提取 乳腺 分级 算法时间复杂度 线性支持向量机 输入分类器 分级标准 分级检测 区域位置 医生诊断 分类器 分割 准确率 算法 采集 诊断 分类 转换 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于多特征提取和Linear SVM的超声乳腺肿瘤分级方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)输入一帧待诊断的乳腺超声RF数据；(2)将输入的乳腺RF数据转换为超声B模式图像，并勾勒出初始可疑肿块区域位置；(3)在初始可疑肿块区域内分割可疑肿块，确定可疑肿块的边界；(4)计算已分割的可疑肿块区域内的特征值；(5)将计算得到的特征值输入分类器中，对可疑肿块区域进行分析。
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