鉬靶圖像計算機(jī)輔助診斷方法研究.pdf

1、乳腺癌是常見的惡性疾病之一。近年來,女性乳腺癌的發(fā)病率越來越高。2011年,美國有230480例女性罹患乳腺癌,排名女性惡性腫瘤發(fā)病率第一位。在我國北京、上海、天津等大城市的統(tǒng)計顯示乳腺癌同樣是我國女性最常見的惡性腫瘤,且發(fā)病率呈逐年上升趨勢。
　　乳腺影像學(xué)檢查是乳腺癌診斷的重要手段。目前常用的乳腺檢查的方法有:鉬靶成像,B超檢查,核磁共振成像。其中鉬靶成像是最常用的方法。為了有效地處理龐大的圖像數(shù)據(jù),乳腺圖像計算機(jī)輔助診斷是現(xiàn)

2、在一個重要的研究課題。關(guān)于乳腺圖像輔助診斷主要包括腫塊、鈣化點(diǎn)以乳腺密度的研究。研究表明,乳腺密度和患乳腺癌的風(fēng)險之間存在很大關(guān)系,對乳腺密度的研究具有重要的臨床應(yīng)用價值。
　　本文討論了計算機(jī)輔助乳腺密度分析,主要的研究內(nèi)容如下:
　　(1)基于子區(qū)域分類的乳腺密度估計方法。傳統(tǒng)的乳腺密度分類方法是基于整個乳腺區(qū)域的,該方法相對于傳統(tǒng)方法的創(chuàng)新在于其基于子區(qū)域的分類方法。該方法把乳腺區(qū)域分割成連續(xù)且相互不重疊的的矩形子區(qū)域

3、,用支持向量機(jī)把子區(qū)域分為致密子區(qū)域和稀疏子區(qū)域兩類,計算致密子區(qū)域占的比例得到乳腺密度。該方法經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,分類效果相對于傳統(tǒng)方法有一定的改進(jìn)。
　　(2)針對基于子區(qū)域分類的乳腺密度估計方法的不足,對圖像的預(yù)處理方法進(jìn)行了改進(jìn),預(yù)處理方法是基于小波分解的方法實(shí)現(xiàn)的。通過實(shí)驗(yàn)觀察得到鉬靶圖像的腺體區(qū)域和非腺體區(qū)域在小波分解后所處的頻帶不同,因此可以通過對圖像進(jìn)行小波分解,然后對小波系數(shù)進(jìn)行適當(dāng)處理,最后進(jìn)行小波重構(gòu)的方法,使腺體