基于边界特征的乳腺肿瘤超声图像识别

通过对乳腺肿瘤边界特征的分析，得到边界的特征量似圆度，面积比率，长宽比组成的特征矢量，最后用反向传播人工神经网络（BP）的算法对经病理证实的119幅乳腺良、恶性肿块超声图像进行分类识别。BP神经网络对良、恶性肿瘤正确识别率分别为89．7％、73．5N。量化后的乳腺超声图像肿瘤轮廓特征结合BP神经网络可以比较有效的用于肿瘤的良、恶性识别。