期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
YANG Yinguang;HUANG Zhen;WANG Zhengfa;LIANG Fengyi;YUAN Shengkun;GAI Shimin;ZOU Yingjiao(Dongguan Third People′s Hospital,Dongguan 523800,China;Guangdong Ruichao Electronic Technology Co.,Ltd.,Dongguan 523800)
机构地区:[1]东莞市第三人民医院,东莞523800 [2]广东睿超电子科技有限公司,东莞523800
年 份:2020
卷 号:39
期 号:1
起止页码:33-35
语 种:中文
收录情况:ZGKJHX、普通刊
摘 要:为提高乳腺肿瘤分级诊断的能力,提出一种基于超声信号用于乳腺肿瘤分级诊断的图像增强算法。通过分析良性和不同恶性程度肿瘤的超声图像的特征差异,提出了一种将灰度的动态变换方法和利用局部标准差及熵特征相结合的办法,对图像对比度进行增强处理,增强了乳腺超声图像的细节,提高了图像质量。该算法可对良性、恶性肿瘤等不同超声图像进行增强处理,使得图像之间差异更加明显,为临床医生分级诊断提供更加清晰的图像,具有一定的实际应用价值。
关 键 词:乳腺肿瘤 超声图像 分辨率 分级诊断 增强
分 类 号:R318[生物医学工程类]
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