【摘 要】
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目的通过对乳腺肿瘤病理图像颜色和纹理的深入分析,提高良恶性肿瘤诊断效率。方法提取乳腺肿瘤病理图像的颜色矩、颜色自相关图、Haralick纹理特征共99维特征,并利用极限学习
【基金项目】
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山东省研究生教育创新计划(SDYY16069);山东中医药大学创新创业教育专项课题(zyycxcy2017007);山东中医药大学教育教学研究项目(ZYY2017047);山东中医药大学2017年研究生教学改革课题(JG2017015)
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目的通过对乳腺肿瘤病理图像颜色和纹理的深入分析,提高良恶性肿瘤诊断效率。方法提取乳腺肿瘤病理图像的颜色矩、颜色自相关图、Haralick纹理特征共99维特征,并利用极限学习机构建乳腺肿瘤良恶性分类模型,对乳腺肿瘤良恶性进行分类。结果分类精度能达到90.79%,灵敏性达到89.18%,特异性达到92.39%。。结论该方法为乳腺肿瘤良恶性分类提供了一种新型的检测手段,可有效提高乳腺肿瘤良恶性临床诊断的准确率。
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