基于随机森林与多模态影像特征的乳腺超声组织分类技术及其临床效能评估

　　本研究针对乳腺超声图像组织分类难题，提出融合Hessian矩阵特征值与局部二值模式（LBP）描述符的随机森林分类技术。结果表明该方法能实现临床可接受的正常乳腺组织分类，为超声辅助诊断提供量化新方案。

　　

针对数字化超声图像中乳腺组织分类的挑战，研究团队开发了基于随机森林分类器（Random Forest）的创新技术。该技术通过提取赫赛矩阵（Hessian Matrix）的特征值及局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）描述符作为关键影像特征，构建高精度分类模型。经实验验证，所提出的方法能有效区分不同乳腺组织类型，从临床视角实现了对正常乳腺组织的可靠分类，为超声影像辅助诊断提供了重要技术支撑。