乳腺X線圖像預(yù)處理方法的研究.pdf

1、乳腺癌是女性腫瘤疾病中的常見惡性腫瘤。乳腺鉬靶X線攝影技術(shù)是早期發(fā)現(xiàn)和早期診斷乳腺癌的首選影像學(xué)方法。由于乳腺X線投影成像的圖片像素和清晰度較低，需要根據(jù)乳腺X線圖像的特性選擇更合適的方法來改善圖像質(zhì)量，使得不清晰的圖像特征明顯突出，再采用適合的處理圖像分割的技術(shù)輔助醫(yī)生更有效地觀察和分析圖像，使其更容易識別乳腺腫塊。
　　 本文針對目前乳腺X線投影成像的問題，提出了一種新的小波融合的乳腺圖像增強方法和由醫(yī)生參與操作的改進的li

2、ve-wire交互式分割算法對可疑腫塊進行邊緣分割的方法，并在英國乳腺X線圖像分析協(xié)會的MIAS數(shù)據(jù)庫以及臨床乳腺X線圖像上進行了實驗，實驗表明所提出的方法有良好效果。主要在乳腺X線圖像預(yù)處理方面做了以下工作：⑴提出一種新的小波融合的乳腺圖像增強方法，基于直方圖均衡化和中值濾波分別對乳腺X線圖像進行預(yù)處理，并在此基礎(chǔ)上采取低頻能量取大高頻方差取大的小波融合算法實現(xiàn)乳腺X線圖像進行圖像增強。采用多幅乳腺X線圖像進行對比實驗，從信息熵、平均

3、梯度、對比度增強3個方面定量地評價，實驗表明本文算法在提高圖像對比度的同時，抑制噪聲保留邊緣細節(jié)信息，在乳腺X線圖像上具有較好的圖像增強的效果。⑵對增強后的圖像進行圖像分割，提出一種改進的live-wire交互式分割算法對可疑腫塊進行邊緣分割，用Canny算子代替LoG算子，重新構(gòu)造代價函數(shù)，并根據(jù)乳腺X線圖像自身的特性重新分配權(quán)重，并給出限定條件使得最短路徑搜索更有效。實驗表明本文算法在減少噪聲響應(yīng)的同時，盡可能地準(zhǔn)確定位實際的邊緣，