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目的 探讨基于模糊逻辑和纹理分析的增强算法对超声图像乳腺肿块良恶性的检测与分类的价值.方法 研制增强算法和软件程序,选用211个病例603张乳腺肿块超声图片(其中良性109例,恶性102例)进行增强处理,以手术病理结果作为金标准,超声专家通过对原始乳腺肿块图片和处理后乳腺肿块图片进行分析,区分乳腺肿块的良、恶性,利用ROC曲线下面积(Az)表示增强前后的诊断性能,得出其敏感性、特异性、阳性预测值及阴性预测值,计算常规超声检查和增强后诊断的正确诊断率.结果 增强后乳腺肿块的超声诊断结果与病理诊断结果符合率明显提高,敏感性从原片的75.4%提高至89.6%,特异性从66.7%提高至91.2%.准确率从78.20%提高至89.57%.ROC曲线计算出增强前、后乳腺图片对乳腺肿块的定性诊断Az面积:原始图片A1=0.842,增强图片A2=0.914,Z值为5.101,二者之间差异有显著统计学意义(P<0.001).结论 新的超声图像增强算法明显改善了图像质量,提高了乳腺肿块的正确诊断率,减低误诊率,可为乳腺肿块良,恶性的诊断提供可靠依据。