乳腺肿块分类形态特征提取及matlab代码实现

资源摘要信息: "本文介绍了一套用于提取乳腺肿块区域特征的Matlab代码。这些代码旨在根据手动勾勒的兴趣区域（ROI）来提取乳腺肿块的形态特征。形态特征的提取对于超声图像中乳腺肿块的分类具有重要意义。所提供的特征列表包括但不限于以下几个方面： - 面积比：肿块区域与背景区域的面积比值，用于反映肿块相对于整体的大小。 - 圆度：表示肿块形状接近圆形的程度，其计算依据是面积和周长的关系。 - 凸度：用于描述肿块表面的凹凸情况，与肿块的边界有关。 - 深宽比：肿块深度与宽度的比例，反映了肿块在垂直于图像平面方向上的延伸情况。 - 椭圆归一化周长：基于椭圆模型计算出的周长与实际周长的比值，用于标准化周长数据。 - 椭圆归一化骨架：通过椭圆拟合得到的肿块骨架长度与实际骨架长度的比值。 - 长短轴比：肿块的最长轴与最短轴的比值，用于分析肿块的形状。 - 质量取向：反映肿块质量分布的方向性特征。 - 归一化残值：用于评估拟合模型与实际数据的拟合程度。 - 归一化径向长度面积比：描述了肿块内部结构的空间分布。 - 归一化径向长度轮廓粗糙度：反映了肿块轮廓的复杂程度。 - 归一化径向长度平均值：用于分析肿块径向长度的平均水平。 - 归一化径向长度标准偏差：描述了肿块径向长度的分散情况。 这些特征被详细地研究，并在提供的论文中进行了探讨。如果用户发现该站点或代码对其工作有所助益，建议引用所列的论文以示感谢和致谢。此外，代码中使用了奥哈德·加尔（Ofer Givoli）在2020年提供的公开可用Matlab代码`fit_ellipse()`，该代码可以从MATLAB Central File Exchange下载。 需要注意的是，Matlab代码库的使用是开源的，并遵循开源社区的相关规则和协议。用户可以自由地使用、修改和分发代码，但同时也应当遵守开源许可协议的相关规定。项目通过Matlab的版本控制，维护了代码库的`bus_geo-master`文件夹，这可能包含了多个文件和子文件夹，用于支持整个乳腺肿块分类系统的开发和运行。 整体来说，这些Matlab代码库和相关研究为医学影像处理、特别是乳腺肿块的自动化诊断提供了重要的技术支持。通过提取和分析超声图像中的形态特征，可以辅助医生在诊断过程中做出更加准确和高效的判断。"