近紅外乳腺檢測(cè)及系統(tǒng)研究.pdf

1、乳腺癌是女性常見的惡性腫瘤之一，近年來乳癌發(fā)病率逐年增高，一些城市的發(fā)病率已上升到第一位，因此提高乳腺癌的早期診斷率對(duì)乳腺癌的治療具有非常重要的意義。紅外線掃描乳腺是診斷乳腺癌的重要手段之一，它能迅速、無痛無損的獲取女性的數(shù)字紅外乳腺圖像。在乳腺癌患者的紅外乳腺圖像中，病灶表現(xiàn)為大小不等、形態(tài)不規(guī)則的腫塊陰影，使得病灶組織的邊界難以準(zhǔn)確地識(shí)別。同時(shí)乳腺圖像難以反映出乳腺的生理功能狀況。因此為了提取腫瘤組織的有效特征來識(shí)別病變部位，便于醫(yī)

2、生做出正確診斷，有必要抑制圖像的噪聲并增強(qiáng)圖像以改善紅外乳腺圖像的質(zhì)量，并通過圖像處理和血氧檢測(cè)相結(jié)合來更好的檢測(cè)乳腺各種疾病。
　　 本文在圖像去噪、圖像增強(qiáng)和血氧檢測(cè)的理論基礎(chǔ)上，主要研究了基于非正交自適應(yīng)各向異性高斯算法的紅外乳腺圖像去噪和基于形態(tài)學(xué)、邊緣檢測(cè)的紅外乳腺圖像增強(qiáng)以及基于雙波長(zhǎng)的血氧檢測(cè)算法，主要工作如下：
　　 首先在紅外乳腺圖像的去噪算法研究中，采用了非正交自適應(yīng)各向異性高斯算法。此方法分別對(duì)各向

3、異性高斯函數(shù)的方向，尺度的選取以及非正交分解做了詳細(xì)分析。通過實(shí)驗(yàn)仿真，并采用信噪比為指標(biāo)，提出了針對(duì)紅外乳腺圖像去噪的新方法。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在有效抑制噪聲的同時(shí)盡可能多的保留了對(duì)醫(yī)生有用的細(xì)節(jié)邊緣，為臨床提供了更細(xì)致明確的信息。
　　 其次是在部分乳腺圖像不具有典型性的問題上，進(jìn)行了基于形態(tài)學(xué)、邊緣檢測(cè)的圖像增強(qiáng)。本文采用了血管顯化增強(qiáng)法、等灰度曲線顯示增強(qiáng)法以及灰影邊緣增強(qiáng)三種算法，并對(duì)這三種方法中的閾值參數(shù)和處理方法進(jìn)行

4、了比較深入的分析研究。特別是在血管顯化算法中，對(duì)圖像的血管進(jìn)行基于形態(tài)學(xué)、機(jī)器視覺的處理方法，很好的顯示了乳腺圖像中隱藏的血管信息。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，這三種方法極大的提高了圖像中病灶重要特征的可視化。
　　 最后利用雙波長(zhǎng)血氧公式，我們得到了乳腺的血氧值，并進(jìn)行了離體血液模型驗(yàn)證，試驗(yàn)結(jié)果證明近紅外乳腺腫瘤檢測(cè)儀能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)血液模型血氧含量的相對(duì)變化。
　　 綜上所述，論文將圖像的去噪、增強(qiáng)和血氧檢測(cè)有機(jī)的結(jié)合起來，同時(shí)