基于乳腺數(shù)字X光片的病變檢測(cè)算法研究.pdf

1、現(xiàn)代社會(huì),由于環(huán)境、生存壓力、飲食結(jié)構(gòu)等諸多因素影響,乳腺癌發(fā)病率呈逐年上升趨勢(shì),嚴(yán)重威脅婦女健康。能否早期發(fā)現(xiàn)、早期治療是降低乳腺癌死亡率的關(guān)鍵。鉬靶X線攝影是診斷乳腺癌的首選影像學(xué)方法。然而,低劣的圖像質(zhì)量、惡性病變的良性表現(xiàn)和觀察者的視覺疲勞或疏忽都容易造成誤診和漏診。為此,許多研究組織和機(jī)構(gòu)紛紛研究和開發(fā)計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng),即CAD(Computer Aided Diagnosis)系統(tǒng),來(lái)幫助醫(yī)生做診斷。
　　 本文以

2、實(shí)際項(xiàng)目為背景,介紹了乳腺CAD系統(tǒng),并針對(duì)乳腺CAD系統(tǒng)中關(guān)鍵問(wèn)題,即腫塊和鈣化檢測(cè)算法進(jìn)行深入研究。在腫塊檢測(cè)方面,通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行多閾值分層來(lái)檢測(cè)腫塊,使較低亮度腫塊也能被很好地檢測(cè)到,提高了原有腫塊檢測(cè)算法敏感性。在鈣化檢測(cè)方面,提出兩種改進(jìn)算法并對(duì)其進(jìn)行了對(duì)比。第一種算法把二進(jìn)小波奇異點(diǎn)檢測(cè)理論應(yīng)用到鈣化檢測(cè)中,得到鈣化點(diǎn)邊緣圖,再對(duì)邊緣圖設(shè)定閾值檢測(cè)鈣化點(diǎn)。第二種算法把Hessian矩陣?yán)碚摵托〔ɡ碚搼?yīng)用在鈣化檢測(cè)中,先用He