基于阻抗信息的乳腺组织SVM辨识方法

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近年来,乳腺癌已经成为“女性健康的第一杀手”,对女性生命构成了巨大威胁,保乳手术是当前乳腺癌的主要治疗方式,决定保乳手术是否成功的关键因素之一,就是术中乳腺癌灶边缘界定的效果,即能否实时、准确地评价手术切缘,帮助施术医师在手术中合理选择组织切除范围,确保在手术结束前清除残留病灶。将生物电阻抗测量技术应用到术中乳腺癌灶边缘界定中,是本课题的重要研究内容。生物电阻抗测量技术(BIMT)是利用生物组织与器官的电特性及其变化,提取与人体生理、病理相关信息的一种无损伤检测技术。相对于病理切片而言,生物阻抗测量技术基本可以实现实时测量,大大缩短了等待时间。本课题重点研究乳腺癌组织与正常组织(腺体和脂肪组织)电特性差异,从组织频阻特性曲线中寻找特征参数,对乳腺组织进行识别。搭建组织阻抗的测量系统,测量得到组织的阻抗实部虚部值,绘制成频阻特性曲线。通过对组织特性曲线的分析,确定了特性曲线的分段一次拟合斜率和分段平均阻抗作为特征参数;实现训练集测试集的循环选取,因而实验的平均准确率可以正确反映样本特性;按照逐步接近术中乳腺癌灶边缘界定的实际情况的思想,设计了四种分类方式;利用支持向量机和主成分分析等数学方法实现了组织辨识。实验结果表明,40Hz~1.1MHz频段内的组织频阻特性具有最好的区分效果,对其进行29均分并提取连续的一次拟合斜率和平均阻抗作为特征参数,提供给支持向量机和主成分分析进行组织辨识,得到了较好的分类准确率。
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