基于超声和钼靶的两阶段乳腺癌诊断系统

作     者：管红娇 张英涛 唐降龙 GUAN Hongjiao;ZHANG Yingtao;TANG Xianglong

作者机构：哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 

出 版 物：《哈尔滨工业大学学报》 (Journal of Harbin Institute of Technology)

年 卷 期：2019年第51卷第11期

页      面：8-15页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：计算机辅助诊断 乳腺癌 超声 钼靶 拒绝分类 支持向量机 

摘      要：全球范围内乳腺癌发病率持续上升,乳腺癌的异质性导致良恶肿瘤在超声声像上呈现不同程度交叉和重叠,只利用一种图像信息不能得到满意的分类效果.因此本文提出基于超声和钼靶的两阶段乳腺癌诊断系统:第一阶段用拒绝分类方法对乳腺超声图像进行识别,对置信度高的肿瘤赋予其类别标签,对不确定的肿瘤不予分类;第二阶段对这些没有分类的肿瘤使用钼靶图像进行辨别.该系统利用多模态图像信息,筛查难以辨识的超声图像,辅以钼靶图像信息,对乳腺肿瘤进行诊断.本研究采用的超声和钼靶图像数据由哈尔滨医科大学肿瘤医院和哈尔滨医科大学第一附属医院提供,分别对拒绝分类方法和两阶段诊断系统进行实验验证和方法对比.与只使用乳腺超声特征的诊断系统相比,本文提出的两阶段诊断系统性能更优:正确率为92.59%,AUC为0.933 3,G-mean为93.09%、敏感性为86.67%,特异性为100%,阳性预测值为100%,阴性预测值为85.71%,马修斯相关系数为0.861 9.实验结果表明,增加钼靶图像信息可提高只使用超声图像的单一模态诊断系统的性能.