[發明專利]基于集成經驗模態分解的早期乳腺癌特征提取方法

有效

• 申請號: 202010641915.6
• 申請日: 2020-07-06
• 公開（公告）號: CN111772631B
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 肖夏;劉冠聰;宋航
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: A61B5/0507
• 分類號: A61B5/0507;A61B5/00;G06F17/18;G06K9/00;G06T7/00;G06T7/90
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

本發明涉及一種基于集成經驗模態分解的早期乳腺癌特征提取方法，對天線陣列對乳房進行探測得到的回波信號進行處理，包括下列步驟：利用最小最大歸一化算法，對各個天線的回波信號進行歸一化處理；使用集成經驗模態分解方法對經過歸一化處理的回波信號進行處理，每1組回波信號通過集成經驗模態分解都被分解為若干組信號分量；將0.03作為有效分量選取的閾值，判定皮爾森相關系數大于此閾值的IMF分量為有效信號分量，其余信號分量被舍棄；根據統計學特性，提取中針對有效信號分量進行基于均值、方差、標準差、最大值、能量熵和信息熵這6種統計學特性的特征提取，從每1組單通道回波信號中得到特異性特征。

技術領域

本發明屬于信號處理和超寬帶微波檢測領域，涉及一種新型超寬帶微波早期乳腺癌的特異性特征提取方法。

背景技術

乳腺癌的發病率在世界各國居高不下且遠高于其他類型的癌癥，已經成為威脅女性健康的主要疾病之一。乳腺腫瘤組織大多可分為良性和惡性兩類。有的良性組織甚至可以長期存在于身體中，不產生任何影響。但有的會在一段時間后發生改變，成為了致命的惡性腫瘤。多項研究和臨床經驗表明，在乳腺癌的早期階段被檢測出的患者,存活時間及存活幾率顯著增加。甚至有很大可能恢復至健康水平。因此早期乳腺腫瘤的有效檢測對于患者有著非常重要的意義。

目前，核磁共振成像(MRI)是廣泛應用的乳腺癌檢測方法的一種。此方法主要通過強磁場實現檢測，雖然它對人體沒有輻射，但是檢查費用高昂且耗時較長。此外常用的檢測方法還有乳房鉬靶X射線照相技術和超聲檢測技術。前者使用放射性元素的輻射較大，而且會給患者帶來乳房壓迫的痛苦。而后者雖然檢測速度快、成本低，但存在精度較低特異性較差的缺點。由此可見乳腺癌的早期診斷對于目前現有常用檢測方法仍是一項巨大挑戰，因此急需一種能有效檢測乳腺癌的新的檢測技術，促使人們研究優勢更加明顯的新檢測方法。

多年來的廣泛研究使得利用超寬帶微波實現乳腺癌檢測和篩查逐漸成為了可能。它主要基于微波頻率范圍內良性乳腺組織和惡性乳腺組織的介電特性具有明顯差異這一原理。此外通過微波實現乳腺腫瘤的檢測不會使患者產生乳房壓迫的疼痛感。其輻射水平甚至可以低于普通手機，可見通過超寬帶微波實現乳腺腫瘤的無損檢測具有明顯的優勢和巨大的潛力。通常對于患者是否罹患乳腺癌的檢測是通過提取腫瘤的特異性特征或是檢測到腫瘤信號存在得以實現。

因此本發明針對利用乳房內部正常組織和腫瘤組織的特征具有特異性差異，根據準確判斷乳房內腫瘤是否存在的這一重要要求，對相關內容進行了研究，分析算法的實現方案，從而發明了一種基于集成經驗模態分解的早期乳腺癌的特征準確提取方法。

發明內容

本發明提供了一種可以較為準確的提取早期乳腺腫瘤信號特征的方法。在信號特征提取的分解方法選擇上，采用集成經驗模態分解方法。此方法在設置適當的分解參數后可以自適應的將單通道信號分解為多通道信號。從多通道信號中提取相應的有效信號分量進一步獲得更多的信號統計特征，解決了單通道信號特征提取數目少提取困難的問題。從而利用提取到的大量數據構建特征數據集以開發不同的應用手段和進一步的后續工作。本發明的技術方案如下：

一種基于集成經驗模態分解的早期乳腺癌特征提取方法，對天線陣列對乳房進行探測得到的回波信號進行處理，包括下列步驟：

(1)利用最小最大歸一化算法，對各個天線的回波信號進行歸一化處理；

(2)使用集成經驗模態分解方法(EEMD)對經過歸一化處理的回波信號進行處理，每1組回波信號通過集成經驗模態分解都被分解為若干組信號分量；

(3)將0.03作為有效分量選取的閾值，判定皮爾森相關系數大于此閾值的IMF分量為有效信號分量，其余信號分量被舍棄；

(4)根據統計學特性，提取中針對有效信號分量進行基于均值、方差、標準差、最大值、能量熵和信息熵這6種統計學特性的特征提取，從每1組單通道回波信號中得到特異性特征。

附圖說明

圖1乳房模型圖