乳腺癌超声图像特征_《大连医科大学》2015年硕士论文

  本文关键词：乳腺癌的超声图像分形分析，，由笔耕文化传播整理发布。

《大连医科大学》 2015年

乳腺癌的超声图像分形分析

田东旭  

【摘要】：目的:本文采用分形的理论对乳腺肿瘤超声图像进行分析,通过比较乳腺良恶性肿瘤的超声图像分维值,探讨分形分析方法在乳腺肿瘤良恶性鉴别的应用价值。方法:回顾性的分析2014年2月至2015年2月间就诊于我院的64例乳腺肿瘤患者超声图像,其中乳腺癌患者32例,乳腺纤维腺瘤患者32例,计算病灶的分维值。通过分维值进行对医学超声图像的分维值研究。通过非线性几何公式进行计算。根据肿瘤的形态结构具有分形的特点,本文引入分形的方法,把分维值作为指标应用到乳腺良恶性肿瘤的鉴别中。应用工程计算软件系统MATLAB软件,进行数值分析,将图像处理与编程技术等结合在一起,最终分析二值图像的分维值。利用MATLAB软件的图形处理功能对乳腺肿瘤图像进行预处理,包括灰度转化,图像二值化,图像取反,形态学处理,区域生长法,达到提取肿瘤边界的目的。结合Fraclab工具箱的分形分析功能计算图像中病灶部分的分维值。使用SPSS统计学软件对获取的数据进行相关统计学分析:用t检验分析两组病灶部分图像的分维值。以P值0.05为统计学意义显著。结果:1.64例乳腺肿瘤的超声二维图像在通过灰度转化,图像二值化,图像取反,形态学处理后均可得到满意的可分析图像。2.乳腺癌患者超声图像病灶分维值均值:1.96±0.01;乳腺纤维腺瘤患者超声图像病灶分维值均值:1.93±0.02;P值0.05,差异有统计学意义。结论:1、乳腺肿瘤的超声图像应用分形理论对其进行研究是可行的。2、乳腺良恶性肿瘤超声图像的分维值具有显著差异,可将分形分析方法应用于乳腺肿瘤良恶性的鉴别诊断。3、利用matlab图像处理功能提取病灶边界简便可行,但对于图像质量欠佳肿瘤边缘较模糊的图像,其边界的提取具有一定局限性。

【关键词】：
【学位授予单位】：大连医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R737.9;R445.1
【目录】：

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