基于双侧对照的乳腺肿块辅助诊断算法的研究

发布时间：2020-06-01 06:01

【摘要】：随着社会的发展,乳腺疾病的发病率呈明显上升趋势,严重威胁着妇女的健康乃至宝贵的生命。乳腺疾病的早期检测和及时治疗是目前研究的热点,对降低乳腺疾病的死亡率有着重要的作用。目前,乳腺数字x线摄影是乳腺疾病影像诊断主要工具,而乳腺计算机辅助诊断系统(CAD)将为医生提供重要的诊断信息,提高乳腺疾病的检出率。 乳腺肿块是是乳腺疾病的重要表征,而乳腺肿块的检测也是乳腺CAD系统的一个难点。本文研究并设计了乳腺肿块的自动检测算法,其中主要包括乳腺肿块的初步检测算法,乳腺肿块区域的纹理特征提取,基于纹理特征的支持向量机分类算法等设计。 首先根据乳腺组织的对称性,而肿块形成的非对称性,设计了双侧对照分析肿块初检算法,得到了肿块可疑区域的初步检测结果。其次对提取的初检区域进行了纹理特征的提取,针对肿块和乳腺正常组织的纹理规律,设计了基于多级灰度分层的分形维数特征提取方法,结合可疑区域的二维熵特征作为肿块判别特征。实验证明,分形维数特征和二维熵特征能够很好的表征肿块区域与正常组织区域之间的差异。最后,利用支持向量机分类方法进行可疑病变区域的性质分类,减少了肿块自动检测算法的错误率。 本文对随机的106组乳腺图像数据进行了测试,肿块的正确检出效率达到了85.11%,假阳效率为1.44。该结果表明,本文所提出的乳腺辅助诊断算法有一定的检出效率,对提高乳腺CAD系统性能具有重要意义。
【图文】：

这种射线对人体的伤害程度较小，并且呈现的影像清晰，分辨率高，可以呈现较小的细微病变，所以相靶X线检查适合对组织致密的乳腺进行病变检测，这种检测方法已成为诊断乳腺病最有效、可靠的方法之一。图2.1给出了一款用于临床的乳腺X线机。图2.1乳腺X线机 F19.2.1BreastX一 raymaehine

钙化是乳腺疾病的第二种影像表现，它多数由细胞的坏死或钙的大量沉积所引起，钙化多数成点状，多数以聚集形式表现，多数出现在肿块内部或周围，极少数钙化出现在远离肿块的正常组织内。图2.3中是良恶性肿块图片和钙化图片。观察异常影像学表现应着重分析下列几点:①病变部位:某些病变有一定的好发部位，例如乳腺肿块多发于内上限部位;②数目:乳腺肿块多见于单侧乳房，多数显现一个或二个肿块，但钙化数目不定，多枚钙化点聚集出现为多数;③形态:肿块的形状可分为圆形、卵圆形、分叶状及不规则形，按照此顺序，良性病变的可能性依次减小，恶性的可能性依次增加;④密度:多数恶性肿块的密度较高，在影像中呈致密高亮影，而良性肿块的密度相对恶性肿块来讲较低，与周围组织密度相近，，这类肿块不易检测。⑤边缘:边缘特征是区分良性和恶性肿块的一个重要指标，恶性肿块边界模糊并伴有大量毛刺
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：R816.4;TP391.41

【参考文献】

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本文编号：2691051