級聯(lián)型乳腺微鈣化點(diǎn)檢測算法和乳腺圖像壓縮的研究.pdf

1、乳腺癌是婦女常見惡性腫瘤之一，早期診斷和早期治療是降低乳腺癌患者死亡率的關(guān)鍵。微鈣化是乳腺癌早期的一個(gè)重要標(biāo)志，微鈣化點(diǎn)在乳腺X線影像上表現(xiàn)為獨(dú)立或成簇分布的亮點(diǎn)，由于乳腺鈣化點(diǎn)自身的特點(diǎn)，比如，微小、和背景的對比度不高、形狀不規(guī)則、分布不均等等，從而使精確檢測出鈣化點(diǎn)非常困難。隨著公眾對乳腺癌越來越關(guān)注，大規(guī)模乳腺癌普查工作已開始實(shí)施，由此產(chǎn)生的大量X光片對檢測與診斷帶來了相當(dāng)?shù)膲毫?，因此提高乳腺X光片中微鈣化點(diǎn)檢測的效率成為我們迫切

2、需要解決的問題?，F(xiàn)有多種方法能用于檢測鈣化點(diǎn)并各有優(yōu)缺點(diǎn)，其中典型的高斯-拉普拉斯算子（LOG）是有效方法之一，盡管其能較精確地檢出鈣化點(diǎn)的位置但檢測效率低。為了提高檢測速度, 有很多學(xué)者把不同的算法級聯(lián)在一起或?qū)ν凰惴ú捎枚喑叨葯z測, 但如何級聯(lián)都有一定的盲目性，所以現(xiàn)有算法都無法滿足大規(guī)模普查的高效率要求。在本文中, 我們研究了不同算法的級聯(lián)或同一算法的多尺度級聯(lián)的一般理論。 首先，我們通過合理的假設(shè)建立模型; 然后我們求

3、解模型推出算法級聯(lián)的理論。根據(jù)該理論我們提出了在檢測階段的快速高效的檢測鈣化點(diǎn)算法和對整個(gè)乳腺圖像的實(shí)時(shí)高效的鈣化點(diǎn)檢測算法。在南京中大醫(yī)院乳腺病數(shù)據(jù)集上，平均每張圖的處理時(shí)間為5.0137秒，從而實(shí)現(xiàn)了鈣化點(diǎn)檢測的實(shí)時(shí)處理。 目前機(jī)器獲取的乳腺X線照片的分辨率都很高，而且單點(diǎn)象素的深度較大。例如本文中所使用的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，其分辨率是2294×1914象素，單點(diǎn)象素的深度是16比特。隨著大規(guī)模乳腺普查工作的實(shí)施，為了方便患者的復(fù)診，