图像处理和特征分析在评估乳腺癌近期发病风险中的应用

图像处理和特征分析在乳腺癌早期诊断中发挥着重要作用。为了将一个基于左右乳腺X光片图像密度特征不对称性的图像特征分析方法应用于乳腺癌近期发病风险的预测,训练开发了一个以多图像特征相融合的人工智能分辨模型来预测每个妇女在近期(比如,在最近一次的良性检测以后2年之内)由医学影像检测出来的早期癌症的风险程度。介绍这一个新癌症风险预测模型的基本原理,演示一个新型的人机交互式的计算机辅助图像特征分析和计算的工作平台。初步实验证明,应用这一个基于医学图像特征定量分析的模型能够取得比采用现行其他已知的乳腺癌风险因子有着显著提高的对于近期乳腺癌发病风险的预测精度,这将为建立更有效的个性化乳腺癌普查提供依据和帮助