【基于Zernike矩的良性和恶性肿块的分类】应用于乳腺癌诊断中的快速相反权重学习规则附Matlab代码

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🔥 内容介绍

乳腺癌是女性发病率最高的恶性肿瘤之一，早期准确区分乳腺肿块的良恶性是提升患者生存率的关键。医学影像（如乳腺 X 线钼靶、超声、MRI）中，良恶性肿块的形态、边缘、纹理等视觉特征存在显著差异，但传统人工诊断依赖医生经验，易受主观因素影响，且诊断效率低。Zernike 矩作为一种正交矩，能在抗噪声干扰的同时，精准提取图像的旋转不变性形态特征（如肿块边缘光滑度、形状不规则度）；快速相反权重学习规则（Fast Opposite Weight Learning Rule, FOWLR） 则通过简化权重更新逻辑，实现分类模型的快速训练与实时推理。两者结合可构建 “特征精准提取 - 快速分类决策” 的乳腺癌肿块诊断方案，为临床提供高效、客观的辅助诊断工具。

一、核心技术原理：Zernike 矩特征提取与快速相反权重学习规则

二、乳腺癌肿块分类系统实现流程

基于 Zernike 矩与 FOWLR 的乳腺癌肿块分类系统，需经历 “图像预处理 - 特征提取 - 模型训练 - 分类诊断” 四个核心步骤，具体流程如下：

2.1 乳腺图像预处理

临床乳腺影像（以钼靶图像为例）含噪声、背景组织干扰，需预处理以突出肿块区域：

1. 图像增强：采用直方图均衡化增强肿块与背景的灰度对比度，抑制乳腺腺体组织的干扰；

1. 肿块分割：通过阈值分割（Otsu 算法）初步分离肿块区域，再结合形态学滤波（膨胀 - 腐蚀）去除小噪声区域，得到完整的肿块二值图像；

1. 归一化：将肿块区域映射至单位圆域（通过坐标缩放与平移），确保 Zernike 矩计算的旋转不变性，归一化后图像分辨率统一为 256×256 像素。

2.3 FOWLR 分类模型训练与验证

2.3.1 实验数据集

采用公开乳腺影像数据集（如 CBIS-DDSM、INbreast）与临床采集数据，构建实验数据集：

• 样本规模：共 1000 例乳腺肿块图像，其中良性 600 例（如纤维腺瘤、囊肿），恶性 400 例（如浸润性导管癌、导管原位癌）；

• 数据划分：按 7:3 划分为训练集（700 例）与测试集（300 例），确保训练集与测试集的良恶性比例一致。

2.3.2 模型训练参数

• Zernike 矩阶数：n=0 至 5（筛选 12 维特征）；

• FOWLR 网络参数：输入层 12 神经元，隐藏层 8 神经元，输出层 2 神经元，学习率 η=0.01，误差阈值 ε=0.05；

• 对比模型：传统 BP 神经网络（同结构）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF），用于性能对比。

2.3.3 分类性能指标

采用临床诊断常用指标评估性能：

• 准确率（Accuracy）：正确分类样本数 / 总样本数，反映整体分类能力；

• 灵敏度（Sensitivity）：恶性肿块正确分类数 / 实际恶性样本数，避免漏诊（临床关键指标）；

• 特异度（Specificity）：良性肿块正确分类数 / 实际良性样本数，避免误诊；

• AUC 值：ROC 曲线下面积，综合衡量分类器的鉴别能力（AUC≥0.95 为优秀）。

三、临床应用拓展与技术优化

3.1 临床应用场景

基于 Zernike 矩与 FOWLR 的分类系统可应用于以下临床场景：

1. 乳腺影像初筛：在基层医院，辅助经验不足的医生快速完成钼靶 / 超声图像的良恶性初判，减少转诊压力；

1. 手术方案辅助决策：对确诊恶性的肿块，通过 Zernike 矩特征分析肿块边缘毛刺程度，为手术切除范围提供量化依据；

1. 治疗效果评估：术后复查时，对比治疗前后肿块的 Zernike 矩特征变化（如形状规则度提升），评估治疗有效性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 胡良田.基于NSCT的医学图像特征提取及分类算法研究[D].哈尔滨工程大学[2025-10-12].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.274828.

[2] 许化致,周洁洁,袁湘芝,et al.计算弥散加权成像在乳腺癌诊断中的应用[J].温州医学院学报, 2017, 047(007):485-489.

[3] 董学君,陈建军,郑专,等.多肿瘤指标联合诊断肝癌的函数建立和应用[J].检验医学, 2006, 21(3):4.DOI:10.3969/j.issn.1673-8640.2006.03.023.

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