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基于微钙化点检测的乳腺X线图像分割研究

钟明霞  
【摘要】: 计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis,CAD)系统为乳腺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持。乳腺癌的早期症状是在患病妇女的乳房X光片中存在由微钙化点组成的微钙化点簇(MCC),但是,微钙化点往往是小尺寸低对比度的,人工诊断很容易被忽略或误诊。因此,设计一个可靠的CAD系统是具有十分重要的意义和研究价值,一方面,可以给放射学家或医生提供一个有价值的参考意见;另一方面,使影像诊断更加客观化,提高诊断的效率和正确率。 本文设计的CAD系统尝试通过五个模块实现微钙化点簇的检测和良恶性的判断:图像的预处理与分割、感兴趣区(ROI)的说明、特征的提取与计算、微钙化点簇的检测和微钙化点簇的分类。本文主要完成前两个模块的工作,这两个步骤是整个系统的基础,关键是找出乳腺X光片中存在的微钙化点和感兴趣区,为后面的模块处理作相应的准备。本文的主要工作和成果如下: 1.针对乳腺X线图像分割的难点,本文通过以下几个步骤完成第一个模块的功能:首先为了更好地分割图像,先对图像进行预处理,预处理工作包括图像的灰度归一化,去噪平滑处理,和对比度增强处理。然后,在预处理的基础上对图像执行分割,提出了采用阂值分割,差值图像,边缘检测和区域生长等分割技术联合应用的方法,以此获得完整的微钙化点信息。实验结果表明,在保证较低假阳性(2.41)的基础上达到微钙化点检测灵敏度为94.8%。 2.针对感兴趣提取问题的复杂性,结合医学上的相关知识,在第二个模块的研究中提出了一种基于形态学操作的自动感兴趣区提取技术。其具体思路是:首先对分割后得到的微钙化点进行8邻域判断;然后用形态学滤波的开操作的闭操作去除单个像素的微钙化点或噪声并产生足够有效的感兴趣区域;最后确定每个ROI区域及边界。实验证明,和图像数据库的标注区域面积相比,利用本文的方法提取的感兴趣区面积覆盖率可达到93%。 本文所研究的两个模块可以减小整个计算机辅助检测系统中后续模块的运算量,并提高了计算机辅助诊断系统的灵敏度,加速了该系统的智能化进程。


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