【摘 要】
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为解决乳腺肿瘤超声的定量分级问题,从超声射频信号的角度提出了一种乳腺肿瘤分级的评价算法。以乳腺影像报告和数据系统(Breast imaging reporting and data system,BI-RADS
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,南京中医药大学附属医院（江苏省中医院）设备处,南京中医药大学附属医院（江苏省中医院）超声医学科
【基金项目】
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江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(WSN-058)
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为解决乳腺肿瘤超声的定量分级问题,从超声射频信号的角度提出了一种乳腺肿瘤分级的评价算法。以乳腺影像报告和数据系统(Breast imaging reporting and data system,BI-RADS)作为分级依据,将提取的超声射频(Radio frequency,RF)信号进行图像重建、图像分割并获取乳腺肿瘤感兴趣区(Region of interest,ROI)及其特征参数:熵和标准差。量化分析特征参数与病灶良恶性分级之间的关系,实现了对乳腺肿瘤的3级、4级、5级的分级,分类成功率达到84.
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