【摘 要】
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计算机辅助诊断系统在辅助乳腺癌临床检测和诊断中发挥重要作用,目前的计算机辅助检测方法对乳腺肿块的检出率较低,假阳率较高,临床应用的准确性有待进一步提高。本文通过对MLO
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计算机辅助诊断系统在辅助乳腺癌临床检测和诊断中发挥重要作用,目前的计算机辅助检测方法对乳腺肿块的检出率较低,假阳率较高,临床应用的准确性有待进一步提高。本文通过对MLO体位图像和CC体位图像的联合比对分析,提出了基于多体位乳腺肿块检测方法。具体工作如下:(1)研究了乳腺癌在X线图像中的表现。乳腺肿块是最常见的乳腺癌征象,它通常在大小、形状、密度上变换范围很大;与其周围的乳腺组织对比度小;有时与腺体组织粘连不清,占位性病变;乳腺肿块通常在变换范围较大的背景之下等。(2)提出了基于多尺度Sech模板的乳腺肿块检测方法。首先对原始图像进行乳腺区域提取及增强处理;然后应用不同尺度下两个模板分别进行模板匹配,最后通过融合,阈值处理等最终实现乳腺肿块检测方法。(3)通过对MLO体位图像的胸肌检测,MLO体位图像和CC体位图像的配准,确定搜索匹配条区域,及在匹配条区域的同一肿块的位置匹配来联合对比分析,实现了基于多体位的乳腺肿块检测方法。(4)采用动态规划的方法实现了乳腺肿块的分割。在提取的感兴趣区域下,通过极坐标转换、初始代价矩阵计算、最小累积代价矩阵计算、最优路径反向跟踪、直角坐标系转换等步骤,实现了基于动态规划的乳腺肿块分割算法。通过对基于单体位乳腺X线图像肿块检测方法和基于多体位乳腺X线图像肿块检测方法的研究,采用包含48组乳腺X线图像的数据库进行实验,在肿块的检出率达到100%的情况下,通过MLO体位图像和CC体位图像的联合分析,使假阳率从87.06%降低到70.05%,使每幅图像中假阳个数从7.14个降低到5.75个,因此,本文提出的方法得到较好的效果,对计算机辅助检测具有重要意义。
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