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基于B超图像的甲状腺良恶性结节识别
所属分类：技术论文
上传者：aet
文档大小：497 K

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文档介绍：提出了一种基于B超图像的甲状腺结节特征提取与量化方法，并由此来鉴别甲状腺结节的良恶性。首先通过对甲状腺B超图像的分析，对临床鉴别甲状腺结节良恶性的特征进行量化，提取了不规则度、紧致度和锐度等共9个特征；然后根据类间距对各个特征的分类能力进行评价，选出类间距最大的特征(不规则度、衰减系数、纵横比、紧致度和钙化度)作为特征向量；最后，采用支持向量机（SVM）对甲状腺结节进行分类识别。研究结果表明，该方法的诊断精确度为91.25%，说明此识别方法对甲状腺结节超声图像具有较高的分类准确性，有望为甲状腺的临床诊断提供有价值的参考。
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