乳腺X線圖像微鈣化點(diǎn)檢測(cè)方法研究.pdf

1、乳腺癌已成為城市女性的“頭號(hào)殺手”，嚴(yán)重危害了當(dāng)代女性身心健康。目前已知生活方式、環(huán)境問(wèn)題等因素對(duì)乳腺癌的發(fā)病有一定的影響，但仍無(wú)法獲知其確切的發(fā)病原因。為了降低乳腺癌死亡率，關(guān)鍵在于早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療。由于醫(yī)師受到工作經(jīng)驗(yàn)、疲勞度等方面的影響，計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)在乳腺X線早期診斷中起著非常重要的作用。微鈣化點(diǎn)是乳腺癌的早期特征之一，由于其與周圍組織的對(duì)比度較低等因素，如何快速有效地利用計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)檢測(cè)出乳腺X線圖像中的微鈣化點(diǎn)是當(dāng)今

2、乳腺癌研究的一個(gè)重要課題。
　　本文針對(duì)微鈣化點(diǎn)的檢測(cè)難點(diǎn)，并基于對(duì)生物醫(yī)學(xué)圖像以及乳腺X線圖像的特征分析，分三個(gè)模塊對(duì)微鈣化點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)中的圖像處理與分析算法進(jìn)行了深入的研究。工作內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　1.預(yù)處理模塊。針對(duì)乳腺區(qū)域提取方法復(fù)雜度較高的現(xiàn)狀，本文提出了一種基于形態(tài)學(xué)的乳腺區(qū)域提取算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在確保完整有效的提取乳腺區(qū)域的基礎(chǔ)之上，獲得了提取速度的改善，具有較強(qiáng)的通用性。
　　2.感興趣區(qū)域(

3、ROI)提取模塊。基于生物醫(yī)學(xué)圖像通常由若干獨(dú)立成分加權(quán)迭加而成的特征，以及獨(dú)立分量分析對(duì)數(shù)據(jù)高階統(tǒng)計(jì)相關(guān)性分析的優(yōu)勢(shì)，提出了一種基于獨(dú)立分量分析的提取感興趣區(qū)域的算法。通過(guò)基于負(fù)熵最大化的FastICA保證了ICA算法的收斂速度。結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分別對(duì)提取的特征向量進(jìn)行分類以提取感興趣區(qū)域。對(duì)兩種分類方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，支持向量機(jī)在分類精確性和算法簡(jiǎn)便性上均優(yōu)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最高準(zhǔn)確率可達(dá)91.67％，真陽(yáng)性率93.33％

4、。通過(guò)與其他文獻(xiàn)提出的算法提取ROI的真陽(yáng)性率的比較，進(jìn)一步驗(yàn)證了獨(dú)立分量分析在提取乳腺x線圖像特征高完整性的優(yōu)勢(shì)。
　　3.微鈣化點(diǎn)檢測(cè)模塊。在微鈣化點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)中，提高微鈣化點(diǎn)與背景區(qū)域的對(duì)比度是提高檢測(cè)效果的關(guān)鍵問(wèn)題?；谌橄賆線圖像在頻域的特征表現(xiàn)以及小波的時(shí)頻特性，提出了一種結(jié)合了小波分析和小波去噪的算法。與形態(tài)學(xué)Top-Hat算法，部分小波系數(shù)加權(quán)算法的檢測(cè)結(jié)果比較表明，本文的算法保持了對(duì)背景區(qū)域的高去除度，有效地克服了