乳腺X線(xiàn)圖像微鈣化點(diǎn)檢測(cè)算法研究.pdf

1、細(xì)小、顆粒狀成簇的微鈣化點(diǎn)是早期乳癌的一個(gè)重要表征，約有30％~50%的乳腺惡性腫瘤伴有微鈣化點(diǎn)。乳腺癌早期診斷的關(guān)鍵是及時(shí)發(fā)現(xiàn)乳腺X線(xiàn)影像中的微小鈣化點(diǎn)。但是，由于鈣化點(diǎn)大小不一，形狀各異，分布多變；可疑病變區(qū)域與其周?chē)M織之間的強(qiáng)度差微弱等原因，對(duì)于X線(xiàn)圖像中微鈣化點(diǎn)的檢測(cè)是非常困難的。目前用于檢測(cè)乳腺影像中微鈣化點(diǎn)的方法有很多，但普遍存在假陽(yáng)性高的問(wèn)題。本文根據(jù)乳腺X線(xiàn)圖像灰度分布特點(diǎn)，提出了在小波與Top-hat相結(jié)合的鈣化點(diǎn)粗

2、檢測(cè)基礎(chǔ)上用SVM進(jìn)行鈣化點(diǎn)識(shí)別的算法。
　　首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理。主要是應(yīng)用平滑濾波與形態(tài)填充的方法，實(shí)現(xiàn)乳腺X線(xiàn)圖像中乳腺區(qū)域的自動(dòng)提取。預(yù)處理過(guò)程保留了圖像上的有效信息，去除無(wú)關(guān)內(nèi)容，可大大減少后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量。處理后的圖像大小平均為原圖的46.39%，可以減少一半以上的處理數(shù)據(jù)量，而且這種預(yù)處理方法不會(huì)降低圖像的處理質(zhì)量。
　　然后對(duì)X線(xiàn)圖像進(jìn)行去噪與增強(qiáng)的處理。對(duì)于預(yù)處理后的圖像先使用形態(tài)學(xué)算子進(jìn)行初步的去噪處理，

3、再采用基于小波的反銳化掩模算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)。實(shí)驗(yàn)表明，去噪過(guò)程基本保留鈣化點(diǎn)信息，增強(qiáng)過(guò)程提高了鈣化點(diǎn)區(qū)域的對(duì)比度。
　　最后對(duì)圖像進(jìn)行鈣化點(diǎn)檢測(cè)。檢測(cè)過(guò)程分為粗檢測(cè)與SVM分類(lèi)兩步進(jìn)行。先采用小波變換與Top-hat濾波相結(jié)合的方法對(duì)乳腺X線(xiàn)圖像進(jìn)行鈣化點(diǎn)粗檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)表明，這種粗檢測(cè)方法的處理結(jié)果好于其它普通方法，在達(dá)到較高的檢出率情況下，具有相對(duì)較低的虛警率。之后用SVM進(jìn)行微鈣化點(diǎn)識(shí)別，根據(jù)鈣化點(diǎn)的特點(diǎn)，選取了區(qū)域?qū)Ρ榷?、?/p>