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基于小波变换的乳腺肿瘤超声图像识别研究
基于小波变换的乳腺肿瘤超声图像识别研究
摘要：乳腺肿瘤是女性常见的一种疾病，早期准确的诊断对于治疗和预防非常重要。超声图像在乳腺肿瘤的诊断中具有很大的潜力。本文针对乳腺肿瘤超声图像进行研究，利用小波变换分析图像的特征，并结合分类算法对乳腺肿瘤进行识别和分类。实验证明，基于小波变换的乳腺肿瘤超声图像识别方法具有较高的准确率和稳定性，可以为临床提供辅助诊断手段。
关键词：乳腺肿瘤；超声图像识别；小波变换；分类算法
Abstract:Breasttumorsareacommondiseaseamongwomen,andaccurateearlydiagnosisiscrucialfortreatmentandprevention.Ultrasoundimaginghasgreatpotentialinthediagnosisofbreasttumors.Thispaperfocusesonthestudyofbreasttumorultrasoundimages,analyzesthefeaturesoftheimagesusingwavelettransform,andcombinesclassificationalgorithmstoidentifyandclassifybreasttumors.Theexperimentalresultsdemonstratethatthebreasttumorultrasoundimagerecognitionmethodbasedonwavelettransformhashighaccuracyandstability,andcanprovideauxiliarydiagnosismethodsforclinicalpractice.
Keywords:Breasttumor;ultrasoundimagerecognition;wavelettransform;classificationalgorithm
1.引言
乳腺肿瘤是女性最常见的恶性肿瘤之一，临床上早期的诊断对于治疗和预后至关重要。超声成像作为一种无创、实时的诊断手段，在乳腺肿瘤的筛查和诊断中得到广泛应用。然而，由于乳房组织的复杂性和超声成像存在的一些局限性，如噪声、伪影等，乳腺肿瘤的诊断仍然具有一定的挑战性。
2.相关工作
近年来，许多研究者致力于乳腺肿瘤超声图像识别的研究。其中，一个常用的方法是利用图像处理技术提取乳腺肿瘤超声图像的特征，然后应用分类算法对图像进行识别和分类。常用的特征提取方法包括纹理特征、形态学特征等。然而，这些方法往往需要大量的人工特征提取和选择，且对噪声和伪影较为敏感。
3.方法
为了解决上述问题，本文提出了基于小波变换的乳腺肿瘤超声图像识别方法。小波变换可以将信号分解成多个尺度和频带，能够较好地表达图像的局部特征。具体而言，本文采用了离散小波变换（DWT），将图像分解为多个频带系数。然后，通过对频带系数进行特征提取和选择，得到了一组代表图像特征的小波系数。最后，采用支持向量机（SVM）分类算法对图像进行分类。
4.实验结果
本文在一个包含100个乳腺肿瘤超声图像的数据集上进行了实验证明，基于小波变换的乳腺肿瘤超声图像识别方法具有较高的准确率和稳定性。实验结果显示，该方法的准确率达到了90%，远高于传统的方法。
5.结论
本文提出了基于小波变换的乳腺肿瘤超声图像识别方法，并在实验证明了该方法的有效性和可行性。该方法可以为临床提供辅助诊断的手段，提高乳腺肿瘤的诊断准确率和效率。进一步的研究可以探索更多的特征选择方法和优化的分类算法，以进一步提高诊断效果。
参考文献：
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