基于內(nèi)容的乳腺圖像檢索系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、乳腺癌現(xiàn)已被認為是女性的頭號殺手，乳腺X線是目前臨床檢測乳腺癌的主要技術手段，可是，乳腺腫塊大多數(shù)藏匿于復雜的、高密度的腺體中，難以檢測和辨別，醫(yī)師的審片疲勞也是腫塊診斷失誤的另一主要因素。所以能從乳腺圖片歷史病庫中查詢到一幅與查詢圖片相似的圖像是十分必要的。
　　本文基于圖像檢索的方法，實現(xiàn)了如線圖像檢索原型系統(tǒng)的功能，能夠幫助醫(yī)生從圖像庫中查詢到相似的圖像。主要研究內(nèi)容如下：
　　首先創(chuàng)建一個乳腺圖像感興趣區(qū)域圖庫，其中

2、包含750幅已經(jīng)提取好的ROI圖像，每一幅ROI都已知其良性和惡性的信息，提取的ROI和ROI的信息為醫(yī)師查詢?nèi)橄傧嗨茍D像提供了數(shù)據(jù)基礎，同時良、惡性信息也會幫助評價檢索系統(tǒng)的檢索準確度。
　　在ROI提取的方法上，本文選擇了一種人工交互的方法來確定ROI位置，因為這樣既避免了ROI自動搜尋的復雜算法，而且又快速準確。利用了確定好的ROI，采用區(qū)域生長和膨脹方法確定出腫塊信息，并采用重疊百分率這一參數(shù)來評價分割的效果。對于有效特征

3、選取問題，首先對每個ROI提取了28個特征，之后采用增l減r和遺傳算法相結(jié)合的方法進行特征優(yōu)化，最后確定的特征集為8個特征組成的特征向量。
　　為了滿足檢索圖像在視覺和病理上的相似，用一種雙層檢索框架實現(xiàn)檢索，首先采用SVM分類器對圖像進行病理分類，之后在語義同類的ROI中用K近鄰分類器檢索出K幅在視覺上相似的ROI，最后從K幅返回與查詢ROI的互信息值排在前15的ROI給醫(yī)生。
　　實現(xiàn)系統(tǒng)，給出了系統(tǒng)的檢索界面。實驗表明