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《浙江大学》 2001年
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乳腺X线图象计算机辅助诊断算法研究

蒋越峰  
【摘要】: 乳腺癌是一种常见高发的恶性肿瘤病,钼靶X线摄影是诊断乳腺癌的首选方 法,但是由于乳腺组织的特殊性(乳腺组织的各部分密度比较近似),使得乳腺 组织的成象质量受到限制,从而导致一些微细的病变未能为诊断医生所察觉。计 算机辅助诊断系统为医生提供一致性和重复性均好的“第二观感”,大大降低了 假阴性率,提高了真阳性率。 簇化的钙化点和肿块是乳腺恶性肿瘤在X线图象上的主要表现,本文采用 一些新的算法,分别对钙化点和肿块进行检测。其中钙化点的检测首先通过多容 许度的区域生长方法进行钙化点的分割,提取力矩、紧缩度、傅立叶描述因子以 及区域对比度等特征,输入到三层BP网络,判断出该可疑样本是否为钙化点。 75个样本被应用于神经网络的训练,96个样本作为测试集,得出该BP网络的 真阳性率为89.5%,假阳性率为7.3%,假阴性率为4.2%。然后我们以每平方厘 米是否存在三个或三个以上钙化点为依据,标注出所有的可疑的钙化点簇区域。 肿块的检测是首先通过用基于模糊集的区域生长方法得到肿块的分割,然后 将17幅已确诊的乳腺肿瘤X线图象分成恶性组(8幅)和良性组(9幅)分别 提取肿块均值、标准差、对比度、面积周长比(紧缩度)等四个特征,通过T 检验分析各特征是否具有显著意义。最后得出结论,恶性组和良性组的各特征有 比较显著的差别,其置信度为84%以上。 最后,我们将钙化点和肿块的检测相结合,加上一些常规的图象增强和辅助 方法,再添加到另外开发的乳腺X线图象数据库管理系统,组成了一套完整的 基于乳腺X线图象的计算机管理和辅助诊断系统。它融图象数据库管理功能和 计算机辅助诊断方法为一体,具有广阔的应用前景。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:R816.4

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