基于多分辨率图像锥的乳腺X光片肿块检测方法研究

发布时间：2021-11-03 01:04

　　乳腺癌是危害妇女健康的最常见的恶性疾病,而乳腺肿块是乳腺图像中表征乳腺病变的主要症状之一。钼靶X线摄影是目前临床上乳腺疾病检测的主要手段,但是,放射科医师需要分析大量的X光片,且肿块大多被埋没在复杂的,高密度的腺体背景中难以检出和识别,这使得仅用肉眼在复杂的钼靶X光片中查找不到千分之一的异常区域,是一件枯燥、费时而又极其困难的事。因此,利用数字图像处理技术来实现乳腺X光片的计算机辅助诊断,已成为近年来医学图像处理研究的热点。作为在这一领域的探索,本文实现了利用多分辨率图像锥检测肿块种子区域并通过生长算法,最终实现在原始乳腺X光片中肿块的定位和描述。主要研究内容如下:1.多分辨率图像锥是由多幅分辨率不同的图像组成的层次式的数据结构,这些分辨率不同的图像是通过某些数学运算得到的,各层图像的分辨率以2为因子递减,其生成方法主要有加权和分解两类。在对这两类生成图像锥的方法进行比对之后,最终选择基于小波理论的多分辨率分析法。2.人工神经网络是现代模式识别中一种比较实用的技术之一,其应用领域越来越广泛,本文在介绍了反向传播（Backward Propagation,简称:BP）神经网络的概念、特点... 

【文章来源】：哈尔滨理工大学黑龙江省

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

多辨率图像锥的结构

2.3 实验结果利用多分辨分析理论产生多分辨率图像锥，高频的噪声和背景腺体组织在低分辨率图像中被大大地削弱了，更加有利于在以后的步骤中进行肿块种子区域的检出。这里需要指出的是，本文所有实验所采用的图像均来自英国 MIAS数据库。图 2-5 为利用一幅包含肿块的乳腺 X 光片产生的多分辨率图像锥的前5 层，该图像锥共有 10 层， S (0)层为原始图像，分辨率为 1024*1024 像素，第 2 层 S (1)为 515*515 像素，第 3 层 S (2)为 261*261 像素，第 4 层 S (3)为134*134 像素，第 5 层 S (4)为 70*70 像素，…，第 10 层 S (11)为 1*1 像素。

图 3-2 测试用三层图像锥Fig.3-2 Three layers image pyramid for test use.特征 g 特征 g 为像素的灰度值，在这里即为测试用图像锥本身。.特征 mc 图 3-3 所示为对测试用图像锥提取特征 mc 后的结果。从到，当邻域的半径小于圆的半径时，无法将圆提取出来，而当邻域圆的半径一致时，可以得到较好的提取效果。


本文编号：3472730