【摘 要】
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乳腺癌作为常见癌症之一,时时刻刻威胁着女性的健康。核磁共振检查作为乳腺癌最常见的影像筛查技术之一,对乳腺癌的早期筛查有着重要的意义。随着影像学技术的高速发展和迅速地迭代更新,磁共振弥散加权（DWI）、动态增强磁共振（DCE-MRI）、磁共振波谱分析等成像技术频繁地应用在乳腺癌的临床筛查中,为乳腺癌患者临床诊断的各个阶段带来了福音。目前许多研究人员研究多模态的医学影像融合技术,通过结合多种模态下的医
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乳腺癌作为常见癌症之一,时时刻刻威胁着女性的健康。核磁共振检查作为乳腺癌最常见的影像筛查技术之一,对乳腺癌的早期筛查有着重要的意义。随着影像学技术的高速发展和迅速地迭代更新,磁共振弥散加权（DWI）、动态增强磁共振（DCE-MRI）、磁共振波谱分析等成像技术频繁地应用在乳腺癌的临床筛查中,为乳腺癌患者临床诊断的各个阶段带来了福音。目前许多研究人员研究多模态的医学影像融合技术,通过结合多种模态下的医学影像获得更丰富的病灶信息。相关医学研究也表明,乳腺DWI影像作为DCE-MRI影像的辅助影像能有效地提高乳腺癌病灶检出的准确度和可靠性。但是。目前对于乳腺癌DCE-MRI和DWI两种模态影像的融合研究尚少。针对上述问题,对乳腺癌MRI影像下的两种模态:DCE-MRI和DWI影像,通过融合两种模态下的影像数据,获取到更丰富的病灶信息来对乳腺癌进行良恶性分类,并评估融合方法对乳腺癌良恶性判别的辅助诊断价值,具体研究内容包括以下三个部分:（1）基于DCE-MRI和DWI影像数据的预处理;介绍了对两种模态的原始影像进行影像筛选、影像配对以及影像扩充等操作。获取了感兴趣区域后,分别提取DCE-MRI和DWI影像的几何特征和纹理特征。（2）基于DCE-MRI和DWI影像数据的配准研究;为了提高两种模态影像配准的准确度,使用了基于深度学习的配准方法。在传统配准方法的背景下,选择了VGG-16网络结构作为基础配准网络结构,并提出了一种迭代的VGG-16网络框架实现DWI和DCE-MRI影像的配准。实验结果表明迭代的VGG-16的网络结构更适合DWI和DCE-MRI影像数据的配准。（3）基于DCE-MRI和DWI影像数据的融合研究;对完成配准之后的DCE-MRI和DWI影像,本文采用结合特征级和决策级的融合方法对乳腺影像进行分类。并用简单分类器决策树、SVM、KNN分别对DCE-MRI和DWI影像预测良恶性分类,通过对比分析实验的分类结果,评估了多模态影像融合对乳腺癌良恶性分类辅助诊断的性能。
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