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公开(公告)号：CN113380401A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110788927.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种基于超声图像的乳腺肿瘤良恶性分类方法、装置和介质，该方法包括：对带有分类标签的原始乳腺肿瘤超声图像进行预处理，得到预处理图像；获取预处理图像中感兴趣区域；对感兴趣区域做三种处理分别得到深度残差网络特征向量、纹理特征向量和形态特征向量；将深度残差网络特征向量和纹理特征向量分别进行降维处理，然后将二者进行特征融合，得到融合向量数据；利用支持向量机分类器对一定数量的融合向量数据进行学习，并利用朴素贝叶斯分类器对形态特征向量进行学习，通过加权两种分类器得到肿瘤分类模型；将待分类乳腺肿瘤超声图像输入乳腺肿瘤分类模型，得到分类结果。采用本发明方法可实现更准确地对乳腺肿瘤超声图像的自动分类。
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公开(公告)号：CN112862822A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110366530.8
申请日：2021-04-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种超声乳腺肿瘤检测与分类方法、装置与介质，包括：利用医院收集的乳腺超声图像作为标准图像存入计算机，采用基于深度重聚卷积和上下文感知特征相结合的图像处理方法提取标准图像的特征参数；利用医学收集的待测超声图像提取特征参数，根据需要设定参数范围，将待测图像与标准图像进行对比分析，判断待测图像中是否存在肿瘤；如存在肿瘤则继续识别肿瘤的良恶性。本发明克服了传统人工诊断效率低、精度低、漏检率高、误检率高的缺陷，降低了人工诊断的劳动强度，且具有精确的优点。
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公开(公告)号：CN113380401B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202110788927.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 华侨大学
IPC: G16H50/20 , G06V10/764 , G06V10/50
Abstract: 本发明提供一种基于超声图像的乳腺肿瘤良恶性分类方法、装置和介质，该方法包括：对带有分类标签的原始乳腺肿瘤超声图像进行预处理，得到预处理图像；获取预处理图像中感兴趣区域；对感兴趣区域做三种处理分别得到深度残差网络特征向量、纹理特征向量和形态特征向量；将深度残差网络特征向量和纹理特征向量分别进行降维处理，然后将二者进行特征融合，得到融合向量数据；利用支持向量机分类器对一定数量的融合向量数据进行学习，并利用朴素贝叶斯分类器对形态特征向量进行学习，通过加权两种分类器得到肿瘤分类模型；将待分类乳腺肿瘤超声图像输入乳腺肿瘤分类模型，得到分类结果。采用本发明方法可实现更准确地对乳腺肿瘤超声图像的自动分类。
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