TY -的A2 Cesarelli马里奥盟——Muhtadi Sabiq PY - 2022 DA - 2022/03/07 TI -乳腺肿瘤分类使用瘤内定量超声描述符SP - 1633858六世- 2022 AB -乳腺癌是一个全球性的流行病,负责女性死亡率最高的国家之一。超声成像是成为一个受欢迎的乳腺癌筛查的工具,和定量超声(屈原)技术被越来越多地应用到研究人员试图描述乳房组织。几种不同的定量描述符乳腺癌研究人员一直在探索。本研究提出了一种乳腺肿瘤分类系统使用三个主要类型的瘤内曲描述符可以从超声射频(RF)中提取数据:光谱特性,包络统计特性和结构特性。总共有16个特征提取超声射频数据在两个不同的数据集,其中一个是平衡的,另一个是严重不平衡。平衡数据集包含射频数据100乳腺癌患者的肿瘤,其中48良性和52是恶性的。不平衡数据集包含射频数据130乳腺癌患者的肿瘤,其中104是良性的,26日是恶性的。坚持验证被用来平衡数据集分割成60%的训练,40%的测试集。特征选择是应用于训练集来确定最相关的子集的良性和恶性乳腺肿瘤分类和特性的性能评估测试集。最大的分类精度为95%,一个接受者操作特征曲线下面积(AUC)获得了0.968的测试集,确定相关的性能特性进一步验证在不平衡数据集,在一个混合重采样策略是首先用来创建一个最优良性和恶性样本之间的平衡。最大分类准确率为93.01%,敏感性为94.62%,特异性为91.4%,和AUC的0.966。 The results indicate that the identified features are able to distinguish between benign and malignant breast lesions very effectively, and the combination of the features identified in this research has the potential to be a significant tool in the noninvasive rapid and accurate diagnosis of breast cancer. SN - 1748-670X UR - https://doi.org/10.1155/2022/1633858 DO - 10.1155/2022/1633858 JF - Computational and Mathematical Methods in Medicine PB - Hindawi KW - ER -