[发明专利]基于集成经验模态分解的早期乳腺癌特征提取方法

权利要求书

1.一种基于集成经验模态分解的早期乳腺癌特征提取方法，对天线阵列对乳房进行探测得到的回波信号进行处理，包括下列步骤：

(1)利用最小最大归一化算法，对各个天线的回波信号进行归一化处理；

(2)使用集成经验模态分解方法(EEMD)对经过归一化处理的回波信号进行处理，每1组回波信号通过集成经验模态分解都被分解为若干组信号分量；

(3)将0.03作为有效分量选取的阈值，判定皮尔森相关系数大于此阈值的IMF分量为有效信号分量，其余信号分量被舍弃；

(4)根据统计学特性，提取中针对有效信号分量进行基于均值、方差、标准差、最大值、能量熵和信息熵这6种统计学特性的特征提取，从每1组单通道回波信号中得到特异性特征，以每一个单通道信号为行向量，每一个特征为列向量构成有肿瘤信号特征和无肿瘤信号特征比例为1:1的特征数据集，对于长度为n的IMF分量r_j＝{r_j(1),r_j(2),r_j(3),…,r_j(n)}，均值、方差、标准差、最大值、能量熵和信息熵的计算如下：

①均值(μ_j)

②方差(D_j)

③标准差(δ_j)

D_j＝δ_j²

④最大值(Max_j)

Max_j＝Max{r_j(1),r_j(2),r_j(3),…,r_j(n)}

⑤能量熵(EE_j)

⑥信息熵(IE_j)