TY - A2的刘、华丰盟,彭日成Yachun AU -李,李盟——胡Wenyong盟——彭,Yanxia盟——刘,荔枝盟,邵Yuanzhi PY - 2012 DA - 2012/08/21 TI -电脑分割和特征动态对比度增强乳腺病变的图像算法使用模糊c均值聚类和蛇先生六世- 2012 AB - SP - 634907提出了一种新颖的两步方法,结合模糊c均值(fcm)聚类和梯度矢量流(预防)蛇病灶轮廓分割算法在乳腺磁共振成像(BMRI)。手册描述病变的专家放射科医生先生作为一个参考标准在评估电脑细分方法。该算法也较基于fcm聚类方法。与数据库的60似的质量病变(22良性和恶性肿瘤38例),该方法证明足够良好的分割性能。使用的形态和纹理特征提取和分类的良性和恶性病变的基础上,提出计算机分割轮廓和放射科医生分别描述。特征提取特征的方法被用来区分病变的接受者操作特征曲线下面积(AUC)为0.968,相比,0.914基于特征提取的AUC放射科医生的描述。该方法在当前的研究可以帮助放射科医生描绘和描述BMRI病变,如量化形态和纹理特性和改善BMRI解释的客观性和效率有一定的临床价值。SN - 1748 - 670 - 2012/634907 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2012/634907——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi出版公司KW - ER