乳腺X线图像的分类研究与实现

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摘要:早期诊断乳腺癌的最佳方法目前仍是钼靶X线摄影,特别是在乳腺良、恶性病变的鉴别诊断和乳腺癌早期诊断方面具有不可替代的作用。医生阅读大量的乳腺X线照片后的准确度会下降,已经证实两次阅读(先后被两名医生或放射科医生阅读)X线照片可以提高准确率,但成本太高。因此利用计算机辅助诊断系统来帮助医生提高阅片的准确率是很有必要的。本文旨在这一领域做一些工作。本文深入研究了乳腺X线图像的特点,实现了乳腺X线图像的去噪、增强及乳腺X线区域的提取等预处理方法。提出了一种新的基于分块的db2小波函数分解的提取乳腺X线图像中含微钙化点区域的方法。针对乳腺X线图像的特点,提出了基于分块的灰度共生矩阵和小波分解的图像特征提取方法。在此基础上分别用神经网络、关联规则挖掘和支持向量机实现了乳腺X线图像的分类,结果显示分类方法是有效的。本文主要研究内容及创新点:1.用改进的串行区域分割算法实现了Mass区的提取。2.比较了两种不同方法提取的乳腺X线图像特征值在BP神经网络下分类的效果。3.提出了针对乳腺X线图像特征值的改进的关联规则挖掘算法。4.将基于复高斯小波核函数的支持向量机用于乳腺x线图像分类。图42幅,表15个,参考文献62篇
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