【摘 要】
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开展基于乳腺X影像的乳腺普查工作是早期检测乳腺癌病变、减少死亡率的重要手段。基于乳腺X影像的计算机辅助诊断技术是当前国外研究的热点,也是难点。当前主流的计算机辅助
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开展基于乳腺X影像的乳腺普查工作是早期检测乳腺癌病变、减少死亡率的重要手段。基于乳腺X影像的计算机辅助诊断技术是当前国外研究的热点,也是难点。当前主流的计算机辅助诊断方法是基于单幅X光片的;而医生在临床阅片时常用对比察看的方法,将这一手段引入计算机辅助诊断便形成基于多幅乳腺X光片的的对比分析方法。利用多幅X光片进行对比分析的方法其中关键的步骤为弹性配准两幅形状、大小皆不相同的乳腺X影像,为解决此问题,当前学者所提出的方法可以分为基于控制点对的配准方法和基于相似性测度的配准方法。然而两者均面临难题,前者由于乳腺X影像的特殊性,除了乳头位置外并没有明显的控制点对用来计算弹性变换参数;后者当变换参数较多时,容易陷入局部极值。因此,自动地达到乳腺X影像的准确配准是一项非常具有挑战性的工作。本文对基于乳腺X影像的计算机辅助诊断系统做了模块的划分,总结了当前国外学者在此领域所做的研究与贡献,重点考察了对比分析方法。在前人研究的基础上,提出了结合改进互信息模型与小波多尺度分析的自动弹性配准方法。该方法不需要事先选取控制点对,根据局部配准的变换参数提取全局配准的控制点对,从而实现整体的弹性配准。以单纯互信息作为相似性测度的配准方法只考虑了单个象素点的灰度信息,并没有考虑空间信息。本文总结了前人的几种改进互信息模型,包括归一互信息模型、结合梯度信息的互信息模型、区域互信息模型和共生互信息模型,提出了一种新的基于小波的互信息模型,且比较了三种小波在此模型中的表现。与前人改进的四种方法做对比实验,其结果证明同样为结合梯度信息的互信息模型,本文提出的方法优于Josien[33]的所提出的方法,且具有好的鲁棒性。该方法被应用于本文的多尺度弹性配准过程中的局部配准中。
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