红外乳腺图像的灰度共生矩阵与BP神经网络识别乳腺肿瘤方法

本研究论文探讨了在乳腺肿瘤识别领域中，一种结合灰度共生矩阵与BP神经网络的创新方法。乳腺肿瘤作为女性中高发的恶性肿瘤，早期诊断和治疗对于降低病死率至关重要。传统的乳腺检查如钼靶、超声和MRI虽然各有优势，但存在局限性，如辐射风险、技术要求高等。 论文的核心内容是利用红外乳腺图像进行分析。首先，对获取的红外乳腺图像进行预处理，这包括高斯平滑以减少噪声并强调图像边缘，以及等灰度曲线处理，目的是突出病变区域特别是肿瘤和血管的纹理特征。这些纹理特征对于区分正常和病变区域至关重要，因此通过灰度共生矩阵来提取这些特征，这是一种能够捕捉图像局部结构关系的技术。 接着，论文采用了BP（Back Propagation，反向传播）神经网络，这是一种常用的深度学习模型，用于模式识别和分类任务。通过训练样本数据，BP神经网络能够学习和理解不同纹理特征与病变之间的关联，形成一个能够准确识别病变区域的模型。这种方法的优势在于其自适应性和学习能力，能够适应复杂的图像特征并提供较高的识别精度。 实验结果显示，该方法在乳腺肿瘤病变区域的识别上表现出良好的性能，相较于传统检查手段，提高了诊断的准确性和效率。尤其是在农村医院和小型医疗机构普及红外成像技术的情况下，这种方法的成本效益更高，对于大规模筛查和早期发现具有实际应用价值。 总结来说，这篇论文创新地结合了灰度共生矩阵和BP神经网络，为乳腺肿瘤的计算机辅助诊断提供了一种有效且实用的解决方案，有望在未来改善乳腺癌的早期检测和治疗效果。