乳腺癌自動(dòng)診斷系統(tǒng)的預(yù)處理方法研究.pdf

1、乳腺癌是一種常見的婦科惡性腫瘤。早期診斷和早期治療是降低乳腺癌死亡率的關(guān)鍵。隨著計(jì)算機(jī)圖象處理技術(shù)的飛速發(fā)展，基于傳統(tǒng)乳腺X線影像的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)微小鈣化點(diǎn)已經(jīng)成為乳癌早期診斷的研究熱點(diǎn)。微鈣化點(diǎn)是乳腺X線影像上的獨(dú)立或成簇分布的亮點(diǎn)，它們表征乳腺癌的早期癥狀。由于乳腺圖片本身規(guī)模大、復(fù)雜且噪聲多，微鈣化點(diǎn)很難被直接檢出。而找出圖片中可能含有鈣化點(diǎn)的感興趣區(qū)域（ROI）可以大大減少病變檢測(cè)的復(fù)雜度，首先對(duì)于有病灶的圖像可以縮小檢測(cè)鈣化點(diǎn)

2、的范圍，減輕檢測(cè)和診斷的難度。對(duì)于沒有病灶的圖像，可以整張排除掉。由于在實(shí)際的乳腺病普查工作中，發(fā)現(xiàn)有病變的圖像僅僅占所有圖像的0.5％，正常圖像占了極大部分，即使去除部分沒病的圖像也可節(jié)省醫(yī)生的大量工作。所以尋找ROI對(duì)于整個(gè)計(jì)算機(jī)輔助乳腺病診斷系統(tǒng)來說有著非常深刻的意義。本文中，我們提出一種尋找鈣化ROI的新方法：先利用簡(jiǎn)單的灰度分布特征去掉圖像的黑色背景；然后根據(jù)平均灰度、灰度方差、能量方差這三個(gè)特征，利用代價(jià)不均衡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器

3、（ANN）去掉乳腺組織中容易辨識(shí)的不含微鈣化的區(qū)域。圖像中剩下的都是從塊的整體特征中很難分辨出有無鈣化點(diǎn)簇的區(qū)域。形態(tài)學(xué)帶通濾波（MBF）算法盡管能快速檢出鈣化點(diǎn)，但精確不足。高斯-拉普拉斯（LoG）算子盡管能比較精確地檢出鈣化點(diǎn)的位置但較費(fèi)時(shí)。我們提出了一種結(jié)合上述兩者優(yōu)點(diǎn)同時(shí)能克服其缺點(diǎn)的鈣化點(diǎn)檢測(cè)新方法MLoG，對(duì)剩下的區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)，獲得可能含有鈣化點(diǎn)簇（MCC）的區(qū)域。所提方法可在盡可能短的時(shí)間內(nèi)獲得比較準(zhǔn)確的ROI。在南京中大