The invention discloses a multimodal ultrasound multi level computer aided diagnosis method for breast cancer, extracting a variety of characteristic parameters from the multi-modal ultrasonic image and training three layers of breast cancer computer aided diagnosis classifier by using characteristic parameters after the feature selection processing. Diagnostic classifiers were obtained for breast cancer, whether breast tumors were malignant or not. The method can provide computer-aided detection of breast tumor, computer-aided classification of breast tumor and malignant breast tumor, and computer aided staging of malignant breast tumor. This method can provide multi-level auxiliary diagnosis information. This method can improve the performance of computer aided diagnosis by using a variety of characteristic parameters of multi-modal ultrasonic images.
【技术实现步骤摘要】
一种乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法
本专利技术属于图像处理
,特别涉及一种多模态医学超声图像中乳腺肿瘤的多层次计算机辅助诊断方法。
技术介绍
乳腺癌已成为中国女性最常见的恶性肿瘤之一,与西方女性比较,我国女性乳房体积较小、脂肪较少、腺体更为致密,超声检查能克服X线-钼靶难以诊断致密性乳腺患者乳腺癌的不足,因而成为X线-钼靶筛查和诊断乳腺癌的重要辅助工具,乳腺超声计算机辅助诊断系统的输出结果可以为医生在乳腺肿瘤检测、定征和诊断决策时提供一种参考,但现有的乳腺超声计算机辅助诊断技术存在乳腺肿瘤检测、肿瘤良恶性分类、恶性肿瘤分期等三个层面相互独立、计算机辅助诊断层次单一、诊断信息有限的问题。本专利技术旨在提出一种乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法,从多模态超声成像多特征参数提取和多层次计算机辅助诊断模型构建两个方面,通过提取结构超声(B模式超声成像)和功能超声(彩色多普勒血流成像、超声弹性成像)多模态成像的多种特征参数(形状特征、纹理特征、血流特征、弹性特征),建立三层乳腺肿瘤计算机辅助诊断分类器(乳腺肿瘤计算机辅助检测、乳腺肿瘤良恶性计算机辅助分类、恶性乳腺肿瘤计算机辅助分期),实现乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断,为乳腺肿瘤超声筛查和诊断提供“是否有肿瘤、肿瘤是否为恶性、恶性肿瘤级别”的多层级计算机辅助诊断信息。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提出一种乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法,首先从多模态超声图像(包括B模式超声图像、多普勒血流图像和超声弹性图像)中提取多种特征参数,利用经特征选择处 ...
【技术保护点】
1.一种乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、根据多模态超声图像提取多模态超声图像多特征参数,所述多模态超声图像:包括B模式超声图像、多普勒血流图像和超声弹性图像,其中,从B模式超声图像提取肿瘤的形状特征、边缘特征、肿瘤朝向、后方回声衰减、纵横比等特征参数,从多普勒血流图像提取血流速度、血管分布特征参数,从超声弹性图像提取弹性特征参数;步骤2、训练多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器,根据所述的多模态超声图像多特征参数,经过特征选择,利用特征选择后的特征参数训练三层乳腺肿瘤计算机辅助诊断分类器:分类器1为乳腺肿瘤计算机辅助检测,分类器2为乳腺肿瘤良恶性计算机辅助分类,分类器3为恶性乳腺肿瘤计算机辅助分期,级联分类器1、分类器2和分类器3得到多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器;步骤3、根据所述的多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器,得到是否存在乳腺肿瘤、乳腺肿瘤是否为恶性、乳腺肿瘤恶性分期的多层次辅助诊断信息。
【技术特征摘要】
1.一种乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、根据多模态超声图像提取多模态超声图像多特征参数,所述多模态超声图像:包括B模式超声图像、多普勒血流图像和超声弹性图像,其中,从B模式超声图像提取肿瘤的形状特征、边缘特征、肿瘤朝向、后方回声衰减、纵横比等特征参数,从多普勒血流图像提取血流速度、血管分布特征参数,从超声弹性图像提取弹性特征参数;步骤2、训练多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器,根据所述的多模态超声图像多特征参数,经过特征选择,利用特征选择后的特征参数训练三层乳腺肿瘤计算机辅助诊断分类器:分类器1为乳腺肿瘤计算机辅助检测,分类器2为乳腺肿瘤良恶性计算机辅助分类,分类器3为恶性乳腺肿瘤计算机辅助分期,级联分类器1、分类器2和分类器3得到多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器;步骤3、根据所述的多模态超声图像多层次计算机辅助诊断分类器,得到是否存在乳腺肿瘤、乳腺肿瘤是否为恶性、乳腺肿瘤恶性分期的多层次辅助诊断信息。2.如权利要求1所述的乳腺肿瘤多模态超声多层次计算机辅助诊断方法,其特征在于,特征参数具体计算如下:形状特征参数包括:似圆度、似椭圆度和不规则度,其中,似圆度=A/(4π×P2...
【专利技术属性】
技术研发人员:周著黄,王月,欧阳亚丽,高宏建,吴水才,
申请(专利权)人:北京工业大学,
类型:发明
国别省市:北京,11
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