基于乳腺数字X光片的病变检测算法研究

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现代社会,由于环境、生存压力、饮食结构等诸多因素影响,乳腺癌发病率呈逐年上升趋势,严重威胁妇女健康。能否早期发现、早期治疗是降低乳腺癌死亡率的关键。钼靶X线摄影是诊断乳腺癌的首选影像学方法。然而,低劣的图像质量、恶性病变的良性表现和观察者的视觉疲劳或疏忽都容易造成误诊和漏诊。为此,许多研究组织和机构纷纷研究和开发计算机辅助诊断系统,即CAD(Computer Aided Diagnosis)系统,来帮助医生做诊断。本文以实际项目为背景,介绍了乳腺CAD系统,并针对乳腺CAD系统中关键问题,即肿块和钙化检测算法进行深入研究。在肿块检测方面,通过对图像进行多阈值分层来检测肿块,使较低亮度肿块也能被很好地检测到,提高了原有肿块检测算法敏感性。在钙化检测方面,提出两种改进算法并对其进行了对比。第一种算法把二进小波奇异点检测理论应用到钙化检测中,得到钙化点边缘图,再对边缘图设定阈值检测钙化点。第二种算法把Hessian矩阵理论和小波理论应用在钙化检测中,先用Hessian矩阵对图像进行多尺度增强,再计算增强图像局部方差检测钙化点。第二种算法把钙化点局部高亮信息和其呈圆形的形状特征结合起来,同时考虑钙化点大小变化范围,得到了较好的检测结果,和第一种钙化检测算法相比,它更适合实际应用。本论文所研究的算法已经应用于实际项目中,效果良好。
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