【摘 要】
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超声图像子宫肌瘤和腺肌病的区分目前主要依赖于医生的经验,缺乏客观的指标.为提高区分的性能,提出一种新的对子宫肌瘤和腺肌病的超声图像进行多分辨率分析的自动分类方法.提
【机 构】
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复旦大学电子工程系,复旦大学附属妇产科医院
【基金项目】
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国家重点基础研究规划基金(2006CB705707);国家自然科学基金资助项目(30570488)。
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超声图像子宫肌瘤和腺肌病的区分目前主要依赖于医生的经验,缺乏客观的指标.为提高区分的性能,提出一种新的对子宫肌瘤和腺肌病的超声图像进行多分辨率分析的自动分类方法.提取图像在多分辨率下的纹理参数,同时结合计算出的带方向分形维数,建立支撑矢量机进行子宫肌瘤和腺肌病的分类判决.通过对27例正常、45例腺肌病和74例肌瘤离体样本超声图像进行分析,结果表明：提取的多分辨率纹理参数和带方向的分形维数对区分子宫肌瘤和腺肌病是敏感的,结合这两类参数建立的支撑矢量机区分子宫肌瘤和腺肌病的正确率近100%.
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