文献类型：期刊文章

作　　者：张科宏[1] 彭玉兰[2] 李德玉[1] 林江莉[1] 罗燕[2] 汪天富[1] 蒋银宝[1]

机构地区：[1]四川大学373信箱生物医学工程中心,成都610065 [2]四川大学华西医院超声科,成都610041

出　　处：《生物医学工程学杂志》

基　　金：四川省青年科技基金资助课题(05ZQ026-019);四川省应用基础研究项目资助(03JY029-072-2)

年　　份：2006

卷　　号：23

期　　号：6

起止页码：1237-1240

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：通过对乳腺肿瘤边界特征的分析,得到边界的特征量似圆度,面积比率,长宽比组成的特征矢量,最后用反向传播人工神经网络(BP)的算法对经病理证实的119幅乳腺良、恶性肿块超声图像进行分类识别。BP神经网络对良、恶性肿瘤正确识别率分别为89.7%、73.5%。量化后的乳腺超声图像肿瘤轮廓特征结合BP神经网络可以比较有效的用于肿瘤的良、恶性识别。

关 键 词：乳腺肿瘤 超声图像 轮廓特征  BP神经网络

分 类 号：R737.9] R318[临床医学类]