[发明专利]基于时间强度特征的乳腺病灶良恶性诊断计算机辅助方法

权利要求书

1.一个基于时间强度特征的乳腺病灶良恶性诊断计算机辅助方法，其特征在于包括步骤：

(1)从病人DCE-MRI扫描图像中选出可疑病灶层面的时相图像序列集；

(2)对(1)步骤中分出的每个层面图像序列做去噪滤波处理，并获得该层的图像减影序列；层面图像减影序列的时相减影顺序是对比剂注入后的各时相帧均与对比剂注射前的蒙片帧做减影。

(3)根据(2)步骤中得到的图像减影序列，找出可疑的病灶区域，确定时间强度曲线；

(4)分析(3)步骤中确定出的时间强度曲线特征，给出该层面的诊断结果，即病灶的初步诊断结果；

(5)采用投票理论中的一致同意规则融合不同层面的诊断结果进行综合分析，给出病灶的最终诊断意见，并在蒙片图像上标记出(3)步骤中找出的病灶区域范围。

2.如权利要求1所述的乳腺病灶良恶性诊断计算机辅助方法，其特征是：用于生成时间强度曲线的区域由层面图像减影序列阈值分割处理后时相图像之间的对应部分最终确定。

3.如权利要求1或2所述的基于时间强度特征的乳腺病灶良恶性诊断计算机辅助方法，其特征是：提取来自像素灰度级和拟合参数两方面的时间强度曲线特征，包括计算7个反映灰度级信息的时间强度曲线特征和4个拟合时间强度曲线形态的多项式参数，其中7个反映灰度级信息的时间强度曲线特征指5个像素灰度比和2个反映对比剂流入流出特性的Wasn_in、Wasn_out参数，将上述11个参数输入到训练过的SVM分类器中做层面良恶性识别，给出层面良恶性判断结果。