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首页> 外文期刊>Ultrasound in Medicine and Biology >Computer-Aided Diagnosis for 3-D Power Doppler Breast Ultrasound
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Computer-Aided Diagnosis for 3-D Power Doppler Breast Ultrasound

机译：3-D功率多普勒乳腺超声的计算机辅助诊断

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In recent studies, both tumor morphology and vascularity played an important role in differentiating breast tumors. In this article, a computer-aided diagnosis (CAD) system was proposed to quantify the tumor morphology of vascularity on three-dimensional (3-D) power Doppler breast ultrasound (PDUS) images. We segmented the tumor margin by the level set method and skeletonized vessels by the 3-D thinning algorithm from 3-D PDUS data to capture the B-mode and vascularity features. The B-mode features including texture, shape and ellipsoid fitting and the vascularity features containing volume, complexity, length, radius and tortuosity were used to differentiate breast tumors. In the experiment, 82 biopsy-verified lesions including 41 benign and 41 malignant lesions were used to test the performance of the proposed system. The proposed method performed well, achieving accuracy, sensitivity, specificity and Az values of 85.37% (70/82), 85.37% (35/41), 85.37% (35/41) and 0.9104, respectively.
机译：在最近的研究中，肿瘤形态和血管都在区分乳腺肿瘤中起着重要作用。在本文中，提出了一种计算机辅助诊断（CAD）系统，用于在三维（3-D）功率多普勒乳房超声（PDUS）图像上量化肿瘤的血管形态。我们通过水平集方法对肿瘤边缘进行了分割，并根据3-D PDUS数据中的3-D稀疏算法对血管进行了骨架化，以捕获B型和血管特征。 B模式特征包括质地，形状和椭圆形拟合以及包含体积，复杂性，长度，半径和曲折度的血管特征被用来区分乳腺肿瘤。在实验中，经活检验证的82个病变（包括41个良性病变和41个恶性病变）用于测试该系统的性能。所提出的方法表现良好，准确度，灵敏度，特异性和Az值分别为85.37％（70/82），85.37％（35/41），85.37％（35/41）和0.9104。

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