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《天津大学》 2003年
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乳腺X线影像的计算机辅助诊断新方法研究

王瑞平  
【摘要】:乳腺癌是妇女常见的恶性肿瘤之一,早期发现、早期诊断、早期治疗是降 低乳腺癌死亡率的关键。乳腺钼靶 X 线摄影是目前临床诊断乳腺癌的有力工具。 但钼靶 X 线影像的信息只有很少部分能为人眼识别,即使富有经验的医生也很 难及时发现钼靶 X 线影像上早期乳腺癌的微小钙化点,以致延误病人的治疗时 机。可以说,实现乳癌早期诊断的关键技术之一是及时发现乳癌 X 影像中的微 小钙化并判断其是否有恶化倾向。随着计算机技术的飞速发展,基于传统乳腺 钼钯 X 线影像的计算机辅助检测微小钙化点已成为乳癌早期诊断的研究热点。 这主要是因为细小、颗粒状的成簇微钙化点是乳癌的一个重要早期表现。国外 统计资料表明占 30%~50%的乳腺恶性肿瘤伴有微钙化。因此,不断提高微小钙化 点的检出率和准确判别其恶性度成为众多学者孜孜以求的目标。 本文建立了一个基于模块化设计思路的计算机辅助诊断系统借以对乳腺钼 靶图像上的微钙化点进行检测和模式识别。该系统分为四个模块:①预处理模 块-对乳腺钼靶 X 片图像进行数字化和归一化处理,得到具有相同空间分辨率和 灰度分辨率的规格化图像,以便于计算机作进一步后续处理。②感兴趣区域(ROI) 提取模块-自动寻找并分割含有微钙化点的区域,以节省后续处理的工作量。本 研究将独立分量分析(ICA)用于乳腺 ROI 的特征提取,在此基础上用人工神经网 络(ANN)分类器进行模式识别。③微钙化点自动检测模块-实现乳腺 ROI 上微钙 化点的自动检测与定位。本文将差值图像去噪、阈值化分类技术和小波去噪、 ANN 分类技术分别用于乳腺 ROI,得到含高频信号和极高频噪声位置信息的二值 化图像及含高频信号和低频背景位置信息的二值化图像。将两者进行与操作得 到含微钙化点位置信息的二值化图像。④微钙化点病变类型识别模块-实现微钙 化点特征提取和优化及病变类型模式识别,给出初步诊断结果。本文建立了一 套表征微钙化点形态、纹理等特性的 33 维特征矢量。然后,用遗传算法进行特 征选择得到 17 维优化特征矢量,优化特征矢量与 ANN 组成判别模型完成微钙化 点病变类型的判定。上述各模块相互独立,可以单独改进和优化而不影响其它 模块。此外,本文将适用于小样本的支持矢量机(SVM)分类器应用于上述分类模 型中,并用接受者操作特征曲线(ROC)对分别由 ANN 和 SVM 分类器组成的判别模 型分类性能进行评价。 I WP=4 运用该系统对临床病例和标准乳腺库中乳腺图像进行分析,得到 87.5%(ANN) 和 90.0%(SVM)的乳腺 ROI 检出率、96.3%(ANN)和 97.0%(SVM)的微钙化点检出率 及 88.7%(ANN)和 93.0%(SVM)的恶性微钙化点识别率。结果证明了本文建立的计 算机辅助诊断系统具有较高的微钙化点检出率和较准确的恶性度判别性能,为 乳癌早诊研究提供了一套新方法。 本研究中的创新性主要体现在:①提出基于模块化的早期乳腺癌辅助诊断 系统设计思路,建立了基于微钙化点检测的早期乳腺癌计算机辅助诊断的完整 模型;②首次将独立分量分析成功地应用于乳腺图像 ROI 自动提取;③首次将 集合论思想应用到乳腺图像微钙化点的检测中,提出一种能发挥差值图像技术、 阈值化分类和小波变换技术、人工神经网络分类等多种技术优势的综合处理检 测方法;④建立了一套比较完整的可以表征乳腺图像微钙化点各类特异性的特 征参数矢量;⑤首次将现代统计学习理论引入到本研究中,并且成功地建立了 基于 SVM 的判别模型;⑥提出了基于 ROC 曲线的阈值选择方法和系统诊断价 值评价方法。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:R816.4

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【引证文献】
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3 鲁雯;宋莉;张光玉;李正美;;基于神经网络技术在乳腺钼靶x片感兴趣区域的提取新方法[J];中国医学装备;2008年02期
4 王瑞平;万柏坤;高上凯;;独立分量分析在乳腺钼靶X片感兴趣区域提取中的应用[J];中国生物医学工程学报;2007年04期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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8 王伟;肺部CT图像中结节的检测算法研究[D];西安电子科技大学;2007年
9 程运福;基于乳腺X线片自动检测癌变信息的理论研究[D];山东大学;2007年
10 车琳琳;基于钼靶X线影像的乳腺微钙化点检测和良恶性识别算法研究[D];山东大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 王全凤;郑浩;;基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型[J];四川建筑科学研究;2010年05期
4 谢晓娣;基于小波包变换的地铁远方短路电流分析[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2005年01期
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6 李素云;张德祥;;基于小波变换的汽车齿轮箱振动信号故障分析[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2012年01期
7 张根耀,李竹林,赵宗涛;遮挡情况下运动目标的跟踪[J];安徽大学学报(自然科学版);2003年03期
8 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
9 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
10 陈弋兰;王鸣;孙书诚;;朴素贝叶斯分类器的误差估计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
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1 齐继阳;竺长安;曾议;;基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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4 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 高尚;江新姿;汤可宗;;蚁群算法与遗传算法的混合算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 王蕊;无线传感器网络部署与拓扑控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 高莉莉;NP方案在术后乳腺癌应用模型的探讨[D];南京医科大学;2009年
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
5 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
6 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
7 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
8 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
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10 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 周颖玥;冯焕清;李传富;刘鹏;刘伟;;一种从胸HRCT图像序列分割肺的自动化方法[J];北京生物医学工程;2008年01期
5 杨冬云,张晓峰,张晔;基于高阶统计特征及形态学的图像奇异点分割和检测[J];吉林大学学报(信息科学版);2003年S1期
6 汪毅;男性乳腺癌[J];重庆医学;2002年02期
7 姜慧研;司岳鹏;雒兴刚;;基于改进的大津方法与区域生长的医学图像分割[J];东北大学学报;2006年04期
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10 黄凯奇,王桥,吴镇扬;基于视觉特性的多尺度彩色图像增强算法[J];电路与系统学报;2003年06期
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1 张永;马华;贾桂霞;;基于粗糙集属性约减的医学图像分割[A];第十二届全国图象图形学学术会议论文集[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
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3 刘文军;基于粗糙集的数据挖掘算法研究[D];北京师范大学;2004年
4 徐伟栋;乳腺X线图像的计算机辅助诊断技术研究[D];浙江大学;2006年
5 林春漪;基于混合贝叶斯网络的医学图像语义建模及其检索的研究[D];华南理工大学;2006年
6 吴龙海;高分辨率CT图像的肺部病变计算机辅助诊断研究[D];中国科学技术大学;2008年
7 姜娈;基于乳腺X线摄片的计算机辅助检测肿块方法研究[D];华中科技大学;2009年
8 张新生;基于机器学习的微钙化簇检测算法研究[D];西安电子科技大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 蒋越峰;乳腺X线图象计算机辅助诊断算法研究[D];浙江大学;2001年
2 于立燕;肺部结节的自动检测和特征分析[D];东南大学;2004年
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4 王小凤;智能化数据挖掘算法研究及在医学影像诊断中的应用[D];西北大学;2005年
5 王颖;基于SVM的乳腺肿块分层检测算法研究[D];西安电子科技大学;2006年
6 康维;基于数字钼靶软X线图像的乳腺肿块分割和检测算法研究[D];清华大学;2005年
7 张昕;基于SVM方法的医学图像分类研究[D];浙江大学;2006年
8 高洁;乳腺X线图像中微钙化点检测及辅助诊断方法研究[D];哈尔滨理工大学;2006年
9 周林;基于CT图像的肺部周围型肿瘤特征提取与识别[D];四川大学;2006年
10 赵文琪;基于多分辨分析与主动学习的微钙化点簇检测[D];西安电子科技大学;2007年
【二级引证文献】
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2 王磊;朱淼良;邓丽萍;袁昕;;一种基于二维粒子的自动检测乳腺钼靶片上微钙化点簇的方法[J];计算机研究与发展;2009年09期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 王磊;乳腺钼靶X光片上微钙化点的计算机辅助检测技术的研究[D];浙江大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 于忠平;基于LSSVM肿瘤图像分类方法的应用研究[D];华东交通大学;2011年
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【相似文献】
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1 万柏坤,王瑞平,朱欣;基于综合处理方法的乳腺X影像中微钙化点检测新技术[J];中国生物医学工程学报;2002年06期
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4 张会如;鲁雯;张光玉;张娟;;数字乳腺X射线影像中微钙化点的检测方法的探讨与研究[J];中国医学装备;2008年07期
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7 戚晓昆;刘建国;钱海蓉;邱峰;姚生;李长青;;32例病理证实的瘤样炎性脱髓鞘病临床影像特点[A];中华医学会第十三次全国神经病学学术会议论文汇编[C];2010年
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7 李显杰;镜像“话语”——电影修辞格研究[D];华中师范大学;2004年
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5 陈莎莎;乳腺X线图像微钙化点检测方法研究[D];北京交通大学;2012年
6 刘敏华;基于尺度空间滤波的乳腺X线图像微钙化点检测及辅助诊断技术研究[D];燕山大学;2010年
7 李婧;超声“萤火虫”技术与钼靶诊断乳腺微钙化病变的对比研究[D];泰山医学院;2011年
8 张欣;基于统计模型的乳腺癌微钙化点病灶辅助检测研究[D];西北大学;2010年
9 庸强;基于子空间学习和支持向量机的微钙化簇检测[D];西安电子科技大学;2010年
10 苏晓娟;基于SVM的乳腺图像微钙化簇检测算法的研究[D];兰州大学;2011年
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