乳腺X線圖像腫塊特征提取與特征變換方法研究.pdf

1、乳腺癌已經(jīng)成為威脅全球女性健康的惡性腫瘤疾病之一，其發(fā)病率和死亡率正在不斷上升，尤其是在年輕人當(dāng)中，由于生活習(xí)慣、工作壓力、社會(huì)環(huán)境等問(wèn)題，乳腺癌的發(fā)病率呈現(xiàn)出年輕化趨勢(shì)。通過(guò)早發(fā)現(xiàn)、早治療可以有效地降低治療成本，提高生存幾率。為提高閱片效率，避免出現(xiàn)漏診、誤診，計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用于臨床診斷當(dāng)中，輔助放射科醫(yī)生工作。腫塊是乳腺癌的常見(jiàn)癥狀，對(duì)其進(jìn)行良惡性病變程度的判別是計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的主要功能之一。由于腫塊的形狀和邊緣復(fù)雜

2、多變，經(jīng)常與周圍組織相互粘連，在圖像上呈現(xiàn)出對(duì)比度低且常伴有噪聲等，為特征的提取和良惡性的分類帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。
　　有效的特征提取方法是獲取精確分類結(jié)果的關(guān)鍵，本文針對(duì)現(xiàn)有腫塊特征提取方法存在的問(wèn)題，分別從空間信息、語(yǔ)義信息、詞匯權(quán)重三個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)，主要工作如下：提出了一種基于各向異性邊緣環(huán)狀區(qū)域乳腺腫塊特征提取方法，突出了腫塊邊緣信息在良惡性分類中的重要性，使提取的BoW特征同時(shí)包含圖像的全局信息和局部信息；在各向異性邊緣

3、環(huán)狀區(qū)域特征提取方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于語(yǔ)義相似度的乳腺腫塊特征融合方法，使提取的特征既包含圖像的語(yǔ)義信息，又包含圖像的空間信息，降低了算法復(fù)雜度，提高了運(yùn)算效率；針對(duì)BoW特征中視覺(jué)詞匯具有較低的代表性和判別能力，結(jié)合TF-IDF加權(quán)方法，提出了一種基于狄利克雷Fisher核的乳腺腫塊特征變換方法，對(duì)不同的視覺(jué)詞匯進(jìn)行不同程度的加權(quán)，提高具有代表性的視覺(jué)詞匯的權(quán)重，降低非重要視覺(jué)詞匯的權(quán)重，增強(qiáng)了特征的判別能力。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)