乳腺癌是一种威胁妇女健康最常见的恶性肿瘤,其发病率近年来有增高趋势。早期发现、早期诊断、早期治疗对医治乳腺癌、降低死亡率至关重要。乳腺钼靶X线摄影因其简便有效,目前已成为乳腺癌筛查中最常用的手段。细小、颗粒状的微钙化点是乳腺癌一个重要的早期表现。国外统计资料表明占30%~50%的乳腺恶性肿瘤伴有微钙化。所以,及时发现乳腺X线影像中的微小钙化点并判断其是否有恶化倾向成为乳腺癌早期诊断的关键技术。但是由于乳腺X线影像中微钙化点的灰度与周围乳腺组织的灰度接近,通过肉眼识别出的乳腺X线影像上早期乳腺癌的微钙化点信息只是很少一部分,大部分信息不能被专家和医生察觉。所以,目前经常利用数字图像处理技术检测微钙化点来实现乳腺X线影像的计算机辅助诊断。本文主要研究了乳腺X线影像微钙化点计算机辅助诊断中的部分技术,实现了对微钙化点感兴趣区域提取、微钙化点定位,以及利用软件编程实现微钙化簇检测系统。主要研究内容如下:(1)为从乳腺X线影像中有效地提取出微钙化点感兴趣区域,使检测和分类的工作在感兴趣区域中进行,减少后续工作量。依据微钙化点区域与非微钙化点区域在能量、灰度和纹理上存在较大差别的特点,发挥支持向量机方法在分类方面的优势,结合微钙化点的数学形态学检测方法,构造了双层支持向量机分类器对区域进行分类识别,实现感兴趣区域提取。该方法操作简单,效果良好,得到了85.5%的检出率,且假阳性较低为1.9%。(2)针对感兴趣区域进行微钙化点检测,依据微钙化点是淹没于极高频噪声和低频背景中的高频信号的性质,在空间域利用差影技术对感兴趣区域进行检测,去除大部分低频背景;在频率域应用小波变换的多分辨率分析对感兴趣区域进行检测,去除一部分低频背景和一部分极高频噪声,再将结果和差影技术检测的结果进行与运算,即消除了低频背景和极高频噪声,实现微钙化点的定位。该方法得到较高的阳性检出率(83.53%)且降低了假阳性。(3)在乳腺X线影像微钙化簇检测技术算法研究的基础上,利用VisualC++6.0可视化编程环境并调用Matlab多种工具箱函数进行编程,实现微钙化簇检测系统。该系统包括三个模块,辅助功能模块,微钙化点感兴趣区域提取模块和感兴趣区域检测模块,可实现相应的处理功能。