[发明专利]肿瘤类型识别方法和系统在审
| 申请号： | 201410201897.4 | 申请日： | 2014-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN104008386A | 公开（公告）日： | 2014-08-27 |
| 发明（设计）人： | 秦文健;李凌;温铁祥;辜嘉 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 吴平 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种肿瘤类型识别方法和系统。所述方法，包括以下步骤：获取超声射频信号、二维图像数据和血流图像数据；从所述超声射频信号、二维图像数据和血流图像数据中选取肿瘤位置的感兴趣区域；在所述感兴趣区域提取超声射频信号特征、图像特征和血流特征，并形成特征集；从所述特征集中提取最优特征子集；对所述最优特征子集进行分类，得到所述肿瘤类型。上述肿瘤类型识别方法和系统，通过超声射频信号特征、图像特征和血流特征形成特征集，根据多参数特征集进行分析确定肿瘤类型，其结合了多种参数特征，其分析更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 肿瘤 类型 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种肿瘤类型识别方法，包括以下步骤：获取超声射频信号、二维图像数据和血流图像数据；从所述超声射频信号、二维图像数据和血流图像数据中选取肿瘤位置的感兴趣区域；在所述感兴趣区域提取超声射频信号特征、图像特征和血流特征，并形成特征集；从所述特征集中提取最优特征子集；对所述最优特征子集进行分类，得到所述肿瘤类型。
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