改良区域生长算法自动分割乳腺肿块图像的诊断价值
The value of immage autosegmentation with modofied region growing algorithm in disgnosis of breast masses作者机构:南京医科大学第一附属医院放射科210029
出 版 物:《江苏医药》 (Jiangsu Medical Journal)
年 卷 期:2011年第37卷第13期
页 面:1551-1553页
学科分类:0831[工学-生物医学工程(可授工学、理学、医学学位)] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 1010[医学-医学技术(可授医学、理学学位)] 10[医学]
主 题:乳腺X线图像 计算机辅助诊断 肿块分割 区域生长算法
摘 要:目的研究改良区域生长算法(MRGA)自动分割乳腺肿块图像的诊断价值。方法对172幅含肿块的乳腺图像用改良区域生长法自动分割和人工手动分割,比较两种分割方法所得肿块区域的重叠率(η)和平均距离(Md)。以人工手动分割结果作为金标准,确定自动分割算法的敏感性与精准度。分析良、恶性肿块毛刺度特征指数(SI)值。结果用MRGA从172幅图像中共自动检测出159幅图像中的肿块组织,检出率为92.4%;两种方法所获得的肿块区域重叠率为83.7%,平均距离(0.86±0.03)mm。良性肿块(62幅)SI值为(45.07±11.55),明显低于恶性肿块(97幅)的(67.69±9.19)(P0.01)。结论改良区域生长算法能有效提取乳腺肿块区域,依据毛刺度特征SI值对乳腺肿块的良恶性进行初步判断,有利于乳腺癌的早期诊断。