一种基于超声图像的智能化乳腺肿瘤辨别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010693331.3
IPC分类号：G06K9/32;G06K9/40;G06K9/62;G06T7/11;G06K9/46
申请日期：
2020-07-17
申请人：
江苏大学附属医院

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于超声图像的智能化乳腺肿瘤辨别方法
申请号	CN202010693331.3	申请日期	2020-07-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-10-27	公开/公告号	CN111832563A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/32 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕 G06K9/32 图像拾取或图像分布图的对准或中心校正〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;K;9;/;4;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;K;9;/;4;6查看分类表>
申请人	江苏大学附属医院	申请人地址	江苏省镇江市京口区解放路438号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江苏大学附属医院	当前权利人	江苏大学附属医院
发明人	杜睿;张浩;施良;陈宝定;束薇薇;王安成
代理机构	北京东方盛凡知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	谢秀娟

摘要

本发明公开一种基于超声图像的智能化乳腺肿瘤辨别方法，包括：采集乳腺肿瘤超声图像并进行标记；选取感兴趣区域ROI，并将ROI进行剪切后保存为灰度图像，得到乳腺肿瘤的样本图像；基于乳腺肿瘤的样本图像，提取乳腺肿瘤的灰度纹理特征矩阵；对乳腺肿瘤的样本图像进行降噪处理，基于降噪处理后的乳腺肿瘤样本图像，提取乳腺肿瘤的形状特征矩阵；对乳腺肿瘤的灰度纹理特征矩阵、形状特征矩阵进行合并，得到乳腺肿瘤样本的特征矩阵；基于支持向量机SVM构建乳腺肿瘤识别模型并训练，通过训练好的乳腺肿瘤识别模型进行超声图像中的乳腺肿瘤类型的识别。本发明能够对超声图像中的肿瘤类型进行自动、准确地识别。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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