基于多尺度空間金字塔集成的乳腺影像腫塊檢測方法研究.pdf

1、近年來，隨著人們生活水平的不斷提高，人們對身體的健康越來越關(guān)注，這使得醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)也越來越重，尤其對于放射科醫(yī)生來說大量的檢查不但加重他們的工作量更會降低檢查的準(zhǔn)確率。而醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的迅速發(fā)展，使人體各部位的觀察更直接、更清晰，這為醫(yī)學(xué)影像的計算機輔助診斷提供了更優(yōu)厚的條件。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，對乳腺X射線影像完成了以下工作：
　　1.針對乳腺X射線影像中對可疑的病灶區(qū)域的選取以及檢測問題，本文提出了一種基于多尺度空間金字塔

2、集成的乳腺 X射線影像中的腫塊檢測方法。首先，對目標(biāo)影像進行多尺度切分處理，當(dāng)?shù)玫礁鱾€尺度的子圖像塊后，對子圖像塊提取特征，輸入進選好的分類器中對數(shù)據(jù)進行分類，最后將分類器輸出的結(jié)果采取集成操作，得到最終的可疑病變區(qū)域，方便后續(xù)精確檢測。
　　2.在本文第一部分運用了多尺度劃分對整幅圖像進行切分后，含有腫塊的區(qū)域相比于正常區(qū)域的子圖像塊數(shù)量上較少，這便存在數(shù)據(jù)不平衡的問題導(dǎo)致分類結(jié)果中出現(xiàn)假陽性，所以，為了降低腫塊檢測的假陽性，本

3、章將多目標(biāo)遺傳算法引入到腫塊檢測中，本文提出了一種基于多目標(biāo)遺傳算法和空間金字塔的的乳腺 X射線影像中的腫塊檢測方法。在對圖像進行多尺度空間金字塔切分處理之后，提取每個切片的特征，再利用多目標(biāo)遺傳算法對初級特征進行特征選擇，解決了乳腺 X射線影像中可疑的病灶區(qū)域與正常區(qū)域存在數(shù)量不平衡的問題，并降低了腫塊檢測的虛檢率。
　　3.針對乳腺影像中可疑的病灶區(qū)域的特征與背景區(qū)域的特征的差異性不是很大，依舊基于第一個創(chuàng)新點，本文提出了一種