基于定量超声生物标志物的乳腺病变分类
信号处理
2019-07-10 v2
摘要
基于定量超声(QUS)的参数如有效散射体直径(ESD)和平均散射体间距(MSS)近年来作为软组织表征的无创生物标志物日益受到关注。本工作中,我们提出一种基于多个QUS参数的技术,利用ESD和MSS对乳腺病变进行二分类。为获得改进的ESD估计,我们提出一种改进频域技术,从背散射射频(RF)数据的漫散射分量中估计乳腺组织的ESD。通过集合经验模态分解(EEMD)将RF数据分解为本征模态函数(IMFs),以将漫散射分量与相干分量分离。采用非参数Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验进行自动IMF选择,并结合多步系统效应最小化过程。ESD使用最近邻平均回归线拟合算法估计。此外,我们采用一种改进的EEMD域自回归(AR)谱估计技术来估计MSS。在使用ESD对159个病变进行二分类时,我们分别获得91.07%、96.12%和94.34%的高灵敏度、特异性和准确率,受试者工作特征(ROC)曲线下面积为0.94。将ESD与MSS结合后,我们分别获得96.43%、95.15%和95.60%的更高灵敏度、特异性和准确率,ROC曲线下面积为0.96。如此高的分类性能凸显了这些QUS参数作为乳腺癌症检测无创生物标志物的潜力。
引用
@article{arxiv.1902.01573,
title = {Classification of Breast Lesions Using Quantitative Ultrasound Biomarkers},
author = {Navid Ibtehaj Nizam and Sharmin R. Ara and Md. Kamrul Hasan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.01573},
year = {2019}
}