【摘 要】
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目的根据乳腺超声图像的分级标准（BI—RADS）为诊断的指导，初步完成了诊断系统的设计。在图像处理中引入LBM滤波，并用无初始化的c—V模型进行分割，从形态特征与纹理特征入手，提取图
【机 构】
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上海大学通信与信息工程学院,复旦大学附属肿瘤医院
【基金项目】
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上海市教育委员会科研创新项目资助(09YZ15)
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目的根据乳腺超声图像的分级标准（BI—RADS）为诊断的指导，初步完成了诊断系统的设计。在图像处理中引入LBM滤波，并用无初始化的c—V模型进行分割，从形态特征与纹理特征入手，提取图像中相应的特征参数。采用支持向量机方法对所提取的特征参数进行分类。通过对88幅乳腺超声图像（其中良性37例、恶性51例）进行训练和测试，得到的判别准确率、敏感性和特异性分别为91．4％、94．4％和86．4％。结果表明，依据BI—RADS的分级特征研究有利于计算机辅助诊断在临床中的应用。
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