超声图像分析

资 源 简 介

超声图像分析

详 情 说 明

超声图像分析在乳腺癌早期诊断中扮演着关键角色。通过解析医学超声影像的灰度和纹理特征，可以为计算机辅助诊断系统提供可靠的数据支持。

灰度特征反映了图像中不同组织的密度差异。在乳腺超声中，恶性肿瘤通常呈现不均匀的低回声区域，而良性肿瘤则表现为均质的高回声。通过量化这些灰度分布特征，能够初步区分可疑病变区域。

纹理特征则捕捉了组织结构的微观模式。恶性病灶往往伴随边界模糊、形态不规则等特点，这些特性可以通过纹理分析进行数学建模。常用的纹理描述方法包括统计特征、频谱特征以及基于深度学习的特征提取技术。

在特征选择阶段，类间距评估法能有效衡量单个特征的分类判别能力。通过计算不同类别样本在特征空间中的分离程度，筛选出对乳腺癌诊断最具区分度的特征组合。这种方法不仅提高了后续分类模型的效率，还能避免维度灾难问题。

这项研究为开发智能辅助诊断系统奠定了基础，未来可结合机器学习算法实现更精准的乳腺癌早期筛查。通过持续优化特征工程流程，有望提升超声诊断的敏感性和特异性，为临床决策提供有力支持。