基于多视角的乳腺肿块案例检索技术研究

发布时间：2017-03-22 20:02

  本文关键词：基于多视角的乳腺肿块案例检索技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着医疗水平的不断提高、医疗设施的不断完善,乳腺癌疾病仍然是现今女性身心健康的重要杀手之一。乳腺癌疾病的计算机辅助检测系统能够比较准确的检测到肿块疑似病灶区域,为医生诊断乳腺癌病情提供帮助,从而降低乳腺癌的误诊率和漏诊率。传统的单视角检索系统本身存在局限性,不能满足社会需求,基于多视角的乳腺肿块案例检索技术的研究,便应运而生。针对双视图乳腺肿块疑似病灶区域检测中的假阳性和可疑病灶区域匹配问题,确立了与肿块的灰度分布最为相近的双尺度Sech模板匹配方案。利用对比度增强和数学形态学滤波对图像预处理;依据乳房的乳头、胸壁线和中轴线等参考对象构建坐标系;结合轴视图中的乳腺肿块病灶区域位置及区域中心点到中轴线的距离,在斜视图中构建相应的条形匹配区域带,成为待检测区域;基于大小不同尺度的两个Sech模板来检测乳腺肿块疑似病灶区域,将其检测结果经形态学处理后进行叠加;基于互信息的双视图肿块区域匹配。在对乳腺病灶感兴趣区域的分割过程中,为了抑制应用传统的分水岭分割算法存在的过分割现象,得到准确的乳腺肿块边缘轮廓,改进了传统分水岭分割算法。利用两个一维高斯滤波因子,与乳腺肿块感兴趣区域卷积滤波;对分水岭粗分割得到的子区域进行标记,将各个子区域的灰度均值从大到小排序,对灰度均值相同或相近的子区域做合并操作;结合形态学计算的打开操作,删除假阳性区域,得到乳腺肿块的准确分割图像。乳腺肿块特征的归一化和相似性度量方法是实现多视角乳腺案例检索的重要步骤。本文的实验样本有100对乳腺图像,结合查询图像库、特征数据库、待查询图像库,应用不同检索模式和不同的相似性度量方法进行单视角和多视角乳腺肿块的检索。对比单视角轴视图检索、单视角斜视图检索、多视角一致检索和多视角任意模式下的检索结果,基于多视角乳腺图像检索方法检索出的结果准确率更高。
【关键词】：多视角检索 双尺度模板 分水岭分割 相似性度量
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;R737.9;R730.44
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景意义10-11
• 1.2 国内外研究现状概况11-13
• 1.2.1 基于内容的乳腺肿块检索11-12
• 1.2.2 基于单视角的乳腺肿块检索12
• 1.2.3 基于双视角的乳腺肿块检索12-13
• 1.3 论文主要研究内容13-15
• 第2章 双视角乳腺图像感兴趣区域的检测15-30
• 2.1 乳腺图像的预处理15-17
• 2.1.1 肿块图像插值处理15-16
• 2.1.2 数学形态学处理16-17
• 2.2 条形匹配区域带的建立17-19
• 2.3 双尺度Sech模板匹配19-25
• 2.3.1 模板建立19-23
• 2.3.2 双尺度模板匹配23-24
• 2.3.3 假阳性区域去除24-25
• 2.3.4 基于最大互信息的双视角乳腺图像匹配25
• 2.4 实验结果及对比分析25-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 改进的分水岭分割算法30-41
• 3.1 图像预处理30-33
• 3.1.1 去除背景平面30-32
• 3.1.2 高斯差分滤波32-33
• 3.2 分水岭分割算法33-36
• 3.3 基于灰度均值的区域合并算法36-38
• 3.4 实验结果及评价方法38-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第4章 乳腺肿块特征提取及相似性度量41-47
• 4.1 肿块特征的描述41-43
• 4.2 肿块特征归一化43-45
• 4.2.1 特征内部归一化43-44
• 4.2.2 特征间的归一化44-45
• 4.3 相似性度量方法45-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第5章 不同视角乳腺肿块检索系统实现与性能分析47-58
• 5.1 检索系统整体框架47-50
• 5.2 乳腺肿块案例检索系统界面实现50-53
• 5.3 检索系统的性能分析53-57
• 5.4 本章小结57-58
• 结论58-59
• 参考文献59-63
• 攻读硕士学位期间发表的学术成果63-64
• 致谢64

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本文编号：262089