乳腺癌是危害中老年妇女健康的最常见的恶性肿瘤,最近二十多年来,我国乳腺癌的发病率和死亡率都表现出了持续的高速增长。钼靶X线摄影是目前临床上乳腺癌检测的主要手段。为了让乳腺癌的诊断工作更加准确和快速,乳腺X线图像的计算机辅助诊断技术已经被广泛应用。论文的主要任务就是要研究出更加高效、快速的乳腺癌病灶(微钙化和肿块)检测方法,获得更好的诊断准确率,其内容可以分为以下五部分。 第一部分,提取乳房区域,作为病灶的检测范围。首先通过迭代阈值法对背景区域实施分离,然后采用最小二乘法估测横向边框的外沿走向,用弹性线技术将其与乳房分离,最后用分水岭技术精细化乳房边缘。 第二部分,分割乳房中的胸肌区域,进一步缩小病灶的检测范围。首先将一系列不同尺寸的感兴趣区域应用到胸肌邻域,根据其对应的最优阈值曲线和均方差曲线搜索胸肌边界阈值。然后使用带状Hough变换对胸肌边界进行直线拟合,并采用弹性线和多边形逼近技术进行精细化。 第三部分,检测乳房区域中的微钙化并提取其区域。首先在离散小波分解之后的第2、3层高频检索域中进行滞后阈值化,以获得所有疑似微钙化的位置。然后使用基于填充膨胀的区域扩张方法来提取所有目标区域。在定位与分割过程中,采用了ANFIS来对背景特征和检测标准之间的映射关系进行学习和逼近,从而让整个检测过程变得自适应。 第四部分,定位乳房区域中的肿块并进行分割。首先建立两种模型来描述各种肿块的特性,对于脂肪组织中的Ⅱ型肿块,利用迭代阈值法进行定位;对于致密组织中的Ⅰ型肿块,通过高频黑洞区域检索来定位;对于致密组织边缘的肿块,利用基于局部梯度增强的自适应阈值化来定位。然后使用Canny算子监督下的填充膨胀技术(由ANFIS控制)分割肿块区域,能量场方法被用来修正多肿块之间的区域扩张。 第五部分,将分割所得的微钙化和肿块进行分类。首先确定这两类病灶各自的分类特征和提取方法,然后通过比较MLP、CMAC、ANFIS在分类工作中的效果,得到了MLP综合表现最佳的结论。最后将分割和分类结果结合,获得了比传统方法更强的鲁棒性和更高的检测精度。