模糊遗传人工神经网络算法提取乳腺微钙化点的效果

 【目的】微钙化点是早期乳腺癌的重要征象之一，本研究联合运用遗传算法、模糊数学和人工神经网络，建议一种乳腺微钙化点提取的新方法，为乳腺病变的自动识别提供前期处理，为早期乳腺癌的临床诊断提供帮助。【方法】首先利用随机方法产生大量的样本，然后，利用模糊遗传算法对产生的随机样本进行分类，将分类后的样本输入人工神经网络进行训练，将310幅乳腺图像的感兴趣区域输入训练后的人工神经网络分类器进行分类。【结果】与微钙化点提取方面的同类文献相比较，结果表明该算法在相同误检率下得到较高的阳性检出率。【结论】研究表明综合运用遗传算法、模糊数学和人工神经网络进行乳腺微钙化点提取比单纯运用人工神经网络提取效果好。     

基于模糊神经网络的乳腺微钙化点检测

在乳腺钼靶x线片计算机辅助诊断中,微钙化点的自动检测是难点问题之一.本文基于模糊神经网络,建议了一种乳腺微钙化点提取的新方法.算法首先利用随机方法产生大量的样本,经模糊判别后,输入神经网络进行训练,训练后的神经网络对感兴趣区域进行分类得到微钙化点.最后,仿真结果同其它算法进行比较,证明本文算法具有更高的阳性检出率。     

基于分形技术的乳腺X射线影像中簇形微钙化点增强技术的研究

乳腺X线影像中的簇形微钙化点是早期乳腺癌的重要症状。微钙化点的增强是乳腺X线影像中微小钙化点提取的重要处理技术。本文提出了一种乳腺微钙化点增强检测的新方法。首先,通过Kirsch方法提取乳腺微钙化点的边缘,利用分形技术来获得钙化点连续的边缘;然后利用种子填充算法来填充微钙化点闭合轮廓,用原始图像的像素值替换被填充部分的像素值,最后通过被填充图像与原始图像的融合增强乳腺X线影像中的微钙化点。用DDSM数据库中含乳腺簇形微钙化点的50幅图像的感兴趣区的仿真实验验证了CAD检测系统有更好的增强效果。     

超声引导下Mammotome乳腺微创旋切系统活检术在乳腺恶性肿瘤早期诊断中的价值

乳腺癌是女性发病率较高的恶性肿瘤之一,微钙化对乳腺癌尤其是早期乳腺癌的诊断意义重大。乳腺钼靶及高频探头超声检查为触诊阴性的乳腺病变的检出提供了重要的影像学依据,而确诊尚需要病理学的支持。微钙化是乳腺病变中常见的影像学表现之一,有报道指出50%触诊阴性的乳腺病变行钼靶或超声检查均可探及微钙化[1]。超声引导下Mammotome乳腺微创旋切系统活检术（简称Mammotome活检术）作为一种新技术被广泛应用于触诊阴性或有微钙化乳腺病灶的病理活检,由于其可在同一病灶处反复多次取材,故可以提供足够的组织样本。有研究指出,相对于传统的针吸细胞学穿刺检查,Mammotome活检术在确定微钙化病灶性质方面优势明显[2]。我院已开展此项手术并用于触诊阴性或微钙化乳腺病灶的诊治,现将结果报道如下,并对其在乳腺恶性肿瘤早期诊断中的应用价值作一探讨。     

钼靶及超声引导下双定位导丝置入在乳腺微钙化中的应用

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,早期诊断和治疗是降低乳腺癌死亡率的关键。微钙化尤其是簇状微钙化在乳腺癌早期诊断中具有特殊意义,但病灶往往难以定位,对手术切除造成困难。笔者利用钼靶及超声引导下乳腺定位导丝置入技术准确定位乳腺微钙化病灶,取得满意效果,现报道如下。     

超声引导下乳腺钙化灶的检查及诊断现状

钙化灶是乳腺影像学检查中常见的征象,它可以出现在乳腺的许多种疾病内.对乳腺钙化灶按其特点进行分类,加深认识,有助于对乳腺癌的早期诊治.本文对目前超声引导下乳腺钙化灶的诊断、活检现状进行阐述,为进一步优化其诊疗措施提供思路与研究方向.     

乳腺癌钙化形成机制和预后意义的研究进展

<正>乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，也是癌症相关死亡的主要原因，严重威胁女性健康[1]。乳腺X线摄影，通过这项影像技术，大量早期乳腺癌得到诊治，其主要优势是对钙化的敏感性，其中将直径<1.0 mm的钙化称为微钙化。至1951年首次发现以来，钙化一直是重要的乳腺癌标志物，大约50%临床不可触及的乳腺癌仅通过乳腺X线摄影发现[2]。     

高频超声对乳腺肿块微钙化的检测及其临床意义

近年来,随着影像设备的不断更新,乳腺超声技术迅速发展,对微小病灶显示特别是对钙化的显示率明显提高。簇状微钙化常是乳腺癌首发的超声征象。为了对乳腺癌患者进行早期诊断,早期治疗,降低其病死率,我们应用高频超声观察乳腺肿块中微钙化的特征,并结合临床进行回顾性分析,现报道如下。     

基于BP神经网络和遗传算法优化茺蔚子水苏碱提取工艺的研究

【目的】优化茺蔚子中水苏碱的提取工艺。【方法】采用正交设计,应用误差反向后传（BP）人工神经网络建立茺蔚子水苏碱提取时间、乙醇浓度、料液比与盐酸水苏碱含量之间的关系模型,再结合遗传算法优化提取工艺参数。【结果】提取工艺优化参数为：提取时间62 min、乙醇浓度体积分数69%、料液比11倍,网络模型优化结果稍优于正交试验结果。【结论】 BP神经网络结合遗传算法寻优,能较好地实现茺蔚子水苏碱提取工艺参数的优化,可为解决多维非线性系统的工艺参数优化问题提供崭新而有效的途径。     

钼靶X线摄影示微钙化对乳腺癌的诊断价值探讨

早期乳腺癌临床诊断困难,而钙化是乳腺癌最常见的x线征象,钼靶X线检查时发现微细钙化及簇状潜钙化常是诊断早期乳腺癌的唯一依据。本文就乳腺钼靶x线摄影示微钙化对乳腺癌的诊断价值加以探讨。