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乳腺癌是严重威胁女性健康的重要疾病,乳腺癌计算机辅助诊断能够提高乳腺普查的效率和精度。乳腺肿块的自动检测是实现乳腺癌计算机辅助诊断的重要一步。由于肿块和背景之间的对比度低,肿块大小、位置、灰度不确定等,肿块的准确检测非常困难。预处理、疑似区域分割、特征提取以及分类器设计是乳腺肿块分割的关键。本文对经过增强的乳腺X光图像采用一种自适应阈值方法分割出疑似区域,提取疑似区域表征乳腺肿块的面积、紧凑度、圆形度、灰度方差、灰度均值以及偏离度六种特征,最后利用二叉决策树把疑似区域分为两类:肿块和正常乳腺组织。利