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肿块分割文献资料
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改良区域生长算法自动分割乳腺肿块图像的诊断价值
目的 研究改良区域生长算法(MRGA)自动分割乳腺肿块图像的诊断价值.方法 对172幅含肿块的乳腺图像用改良区域生长法自动分割和人工手动分割,比较两种分割方法所得肿块区域的重叠率(η)和平均距离(Md).以人工手动分割结果作为金标准,确定自动分割算法的敏感性与精准度.分析良、恶性肿块毛刺度特征指数(SI)值.结果 用MRGA从172幅图像中共自动检测出159幅图像中的肿块组织,检出率为92.4%;两种方法所获得的肿块区域重叠率为83.7%,平均距离(0.86±0.03)mm.良性肿块(62幅)SI值为(45.07±11.55),明显低于恶性肿块(97幅)的(67.69±9.19)(P＜0.01).结论 改良区域生长算法能有效提取乳腺肿块区域,依据毛刺度特征SI值对乳腺肿块的良恶性进行初步判断,有利于乳腺癌的早期诊断.
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数字乳房X射线图像的肿块分割算法研究
为了使临床医生从数字乳房X射线图像中得到更多有用的肿块信息,通过研究增强后的数字乳房X射线图像,结合图像特点,提出利用区域生长方法对图像进行肿块分割的算法.此算法可以有效地分割出图像中的肿块区域,并很好地保持了肿块的边缘信息.
