乳腺鈣化檢測(cè)算法和對(duì)稱性算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、乳腺鉬靶片的計(jì)算機(jī)輔助診斷（乳腺CAD）成為乳腺癌早期診斷研究的熱門課題。
　　 鈣化檢測(cè)是乳腺CAD的重要部分，本文將鈣化形狀和尺寸結(jié)合，首先提出兩種檢測(cè)方法：一種是用小波和Hessian矩陣，將圖像進(jìn)行三尺度分解，每一尺度的結(jié)果經(jīng)鈣化增強(qiáng)算子增強(qiáng)，用局部方差直方圖設(shè)定閾值，大于閾值的區(qū)域?yàn)殁}化；另一種是用高斯函數(shù)和Hessian矩陣，求高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)，將其與圖像卷積，卷積后圖像經(jīng)Hessian增強(qiáng)算子增強(qiáng)。用多家醫(yī)院數(shù)據(jù)

2、對(duì)兩種方法評(píng)估，檢出率均有提高。后者的檢出率提高14.9％，假陽(yáng)每幅降低0.231個(gè)，將其加入乳腺CAD平臺(tái)。接著為了減少紋理鈣化假陽(yáng)，提出Bayes分類方法，提取圖像的8個(gè)特征，訓(xùn)練Bayes分類器剔出紋理假陽(yáng)，用遼寧省腫瘤醫(yī)院數(shù)據(jù)評(píng)估，假陽(yáng)每幅降低0.247個(gè)。
　　 對(duì)稱性算法也是乳腺CAD的重要部分，本文提出一種基于最大互信息(MI)的配準(zhǔn)方法，首先將其中一幅圖像水平鏡像，采取MI配準(zhǔn)，評(píng)估效果良好，該算法已成功加入乳腺