基于双视图的乳腺肿块检测方法研究

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乳腺癌是严重危害女性健康的恶性肿瘤之一,大部分的乳腺癌检测通过检测肿块区域来完成。乳腺X线摄片是一种有效的早期检测乳腺癌方法。放射科医生在阅读乳腺X线图像时,常常比较同侧乳腺的两个视图。基于这一模式,设计了基于双视图的乳腺肿块检测方法。基于双视图的乳腺肿块检测系统首先对同侧乳腺的两个视图分别检测候选可疑肿块。首先使用区域限制的方法分割出乳房区域,然后使用基于多尺度模板匹配方法检测可疑肿块区域。使用Logistic分类器对可疑肿块区域进行分类,得到一系列候选可疑肿块区域及对应的决策分数值。对于不同视图中的候选可疑肿块区域,首先根据在不同视图中,肿块在中轴线上的投影距离乳头的距离基本不变的特点,将不同视图中检测到的可疑肿块区域进行匹配,得到匹配对。对匹配对提取一系列特征,并使用逐步判别法对特征进行优化。对优化后的特征使用Logistic分类器分类,得到匹配对决策分数值,并结合可疑肿块决策分数值,去除假阳性区域。使用南佛罗里达大学数字化乳腺X线摄片数据库中的184个病例共368张图像进行实验。基于单幅视图乳腺肿块方法敏感性为90%,平均每幅图像2.9个假阳性,当基于双视图的乳腺肿块检测系统敏感性为90%时,平均每幅图像1.98个假阳性。在同等敏感性的条件下,平均每幅图像降低了1个假阳性,一定程度上降低了假阳性率。
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