[发明专利]基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法在审

专利信息
申请号: 201510015896.5 申请日: 2015-01-13
公开(公告)号: CN104794426A 公开(公告)日: 2015-07-22
发明(设计)人: 周涛;陆惠玲;杨德仁;杨柳;陈志强;张艳宁 申请(专利权)人: 宁夏医科大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 宁夏专利服务中心 64100 代理人: 张尚星
地址: 750004 宁夏回族*** 国省代码: 宁夏;64
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摘要:
搜索关键词: 基于 cad 系统 提高 前列腺 肿瘤 mri 图像 识别率 方法
【权利要求书】:

1.一种基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法,其特征在于:包括以下步骤:(1)采集前列腺患者的MRI图像;(2)提取MRI前列腺肿瘤ROI区域特征;(3)对ROI区域特征进行特征级融合;(4)利用神经网络作为分类器对融合后的特征进行分类识别。

2.根据权利要求1所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法,其特征在于,步骤(2)所述ROI区域特征是几何特征、统计特征、Hu不变矩特征、灰度共生矩阵的纹理特征、TAMURA纹理特征、频域特征。

3.根据权利要求2所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法,其特征在于,步骤(2)所述几何特征是:面积、周长、矩形度、伸长督、圆形度、欧拉数;

所述统计特征是:均值、方差、倾斜度、峰态、能量、熵;

所述Hu不变矩特征是:C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7;

所述灰度共生矩阵的纹理特征是:能量、对比度、熵、和熵、差熵、相关性、逆差距、方差、和的方差、和的均值、差分方差、相关信息度量、最大相关系数;

所述TAMURA纹理特征是粗糙度、对比度、方向度;

所述频域特征是:能量、范数、标准差。

4.根据权利要求1所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法,其特征在于,步骤(3)特征级融合采用的算法是线性降维算法。

5.根据权利要求4所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法,其特征在于,所述线性降维算法是PCA主成份分析法。

6.根据上述任意一项权利要求所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法,其特征在于,步骤(4)所述神经网络采用的训练算法是BFGS拟牛顿算法、BP算法、最速梯度下降算法Levenberg-Marquardt算法。

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