一种用于乳腺癌检测优化系统技术方案

本发明专利技术涉及一种用于乳腺癌检测优化系统，属于医学图像处理技术领域，包括图像数据收集系统、数据预处理系统、特征提取系统、数据分析系统和乳腺检测系统，首先通过图像数据收集系统采集已知的乳腺检测图像数据，再由数据预处理系统和特征提取系统对图像数据进行预处理和特征提取，然后通过数据分析系统构建图像特征与乳腺癌类型之间的贝叶斯网络模型，最后采用乳腺检测系统输出新的乳腺检测图像数据的分析结果。本发明专利技术能够对乳腺癌类型进行图像分类，并量化各分类发生的概率，解决了乳腺检测系统对乳腺图像分类结果的置信度或发生的概率尚不清楚的问题，优化了乳腺检测系统对图像分类的解释能力。

【技术实现步骤摘要】

：本专利技术属于医学图像处理，具体涉及一种用于乳腺癌检测优化系统。

技术介绍

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技术介绍
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1、随着生活节奏的加快和各种压力的增加，乳腺肿瘤的患病率呈逐年升高的趋势，且患病人群逐渐趋于年轻化，严重威胁患者的生命安全。早期的准确诊断是确保乳腺肿瘤患者临床疗效的重要前提。近年来，影像学检查技术在乳腺癌检测中得到了广泛应用，为早期诊断和临床治疗提供了有效参考。

2、由于乳腺组织结构复杂，通过人工对病理图像特征进行提取，其过程繁琐，耗时久，且无法保证其精确性。为此，人们采用基于深度学习的方法自动提取图像的特征，并对肿瘤的良恶性进行图像分类，而且不依赖于手工提取特征，不会受到主观因素的影响，以更好地辅助医生进行诊断。然而，目前的图像分类方法更多只能确定肿瘤良恶性的分类结果，而对于该结果的置信度或发生的概率尚不清楚，大大限制了检测系统的解释能力。

技术实现思路

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技术实现思路
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1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种用于乳腺癌检测优化系统。

2、本专利技术的目的可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于乳腺癌检测优化系统，其特征在于：包括图像数据收集系统、数据预处理系统、特征提取系统、数据分析系统和乳腺检测系统，其中：

2.根据权利要求1所述的一种用于乳腺癌检测优化系统，其特征在于：图像数据收集系统中，所述图像数据使用BreakHis数据集，其图像为三通道RGB网络图形格式，大小为700×460像素，未经归一化和颜色标准化。

3.根据权利要求1所述的一种用于乳腺癌检测优化系统，其特征在于：数据预处理系统中，将乳腺病理图像统一尺寸为224×224，所述染色标准化方法采用Vahadane方法，所述数据增强采用图片水平翻转、垂直翻转和90°中心旋转的方法。...

【技术特征摘要】

1.一种用于乳腺癌检测优化系统，其特征在于：包括图像数据收集系统、数据预处理系统、特征提取系统、数据分析系统和乳腺检测系统，其中：

2.根据权利要求1所述的一种用于乳腺癌检测优化系统，其特征在于：图像数据收集系统中，所述图像数据使用breakhis数据集，其图像为三通道rgb网络图形格式，大小为700×460像素，未经归一化和颜色标准化。

3.根据权利要求1所述的一种用于乳腺癌检测优化系统，其特征在于：数据预处理系统中，将乳腺病理图像统一尺寸为224×224，所述染色标准化方法采用vahadane方法，所述数据增强采用图片水平翻转、垂直翻转和90°中心旋转的方法。

4.根据权利要求1所述的一种用于乳腺癌检测优化系统，其特征在于：数据分析系统中，所述构建贝叶...

【专利技术属性】
技术研发人员：周捷明，谈家亮，林云峰，王浩，
申请(专利权)人：合肥春晖明志医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：