简介:【摘要】目的:依靠影像学超声检查方法来进行乳腺癌患者的超声图像分析,检查乳腺癌的主要声像特点,并对超声检查的诊断率进行评价。方法:随机选取我院普外科 2018年 1月— 2020年 1月 普外科 收治的乳腺癌患者57例,对所有患者的超声图像进行癌周组织情况、乳腺边缘形态、内部钙化程度以及乳腺后方回声的检查。结果:①肿块形态不规则 ,纵径 (前后径 )通常大于横径 ,与周围正常组织分界不清 ,边缘可表现为模糊、成角、微分叶或毛刺 ,无包膜回声 ;肿块内部多为不均匀的低回声 ,如有钙化可出现强回声光点 ,部分有声影 ;肿块后方回声衰减 ,侧方声影少见。② CDFI显示乳腺肿块有较丰富的高阻血流信号 ;③部分患者可探及患侧腋窝处回声较低的增大淋巴结。④对于临床出现的典型性乳腺癌的超声图像分析为肿块形状不规则、周围回声较高、出现钙化、纵横径比值 > 0. 77、肿块后方回声衰减,对于小型乳腺癌患者的超声图像则无此种特征。⑤恶性乳腺癌超声图像显示癌症周围肿块的声晕出现不同程度的变厚与变实。结论:超声在检查乳腺癌中起到了重要的作用,同样在超声图像中显示出的高回声环声像图特征也同病理学检查结果相符合。
简介:目的本文针对黑素细胞肿瘤(MelanocyticTumorMT)图像情况复杂,较难分割的问题,提出了一种综合数字图像分割算法,探讨MT的早期诊断。方法首先应用统计区域融合方法(SRM)实现图像分割成多块纹理一致的区域。然后对图像以HSV彩色空间的H和S分量为特征,使用K均值聚类算法将图像聚为9类。最后,将聚类结果在HSV彩色空间的H和S分量值分别映射到[0,1]区间,再分别对H分量和S分量取阈值,得到最终的边界分割结果。结果对MT图像能够按照其纹理差异将其有效划分为多个区域,较为准确标识出皮损区域。结论综合对多种方法结果的对比,本方法优于传统的大津阈值法、K均值法和活动轮廓法。同时对过去基于SRM的MT图像分割方法进行了改进,在处理复杂MT图像时效果明显好于传统方法。