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一种基于相关性特征融合的乳腺图像感兴趣区域检测方法

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南京大学学报（自然科学版） 2016年第1期52卷 194-202页

作者：陆恒杨李宁谢俊元南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京大学计算机科学与技术系南京210023

乳腺图像的感兴趣区域(region of interest,ROI)检测是计算机辅助诊断乳腺疾病的第一步,检测效果的提升对减小误诊率有重要的作用.传统方法往往提取单独的视觉特征来描述乳腺图像,通过分类的方法找出包含肿块的区域.然而由于乳腺图像内... 详细信息

乳腺图像的感兴趣区域(region of interest,ROI)检测是计算机辅助诊断乳腺疾病的第一步,检测效果的提升对减小误诊率有重要的作用.传统方法往往提取单独的视觉特征来描述乳腺图像,通过分类的方法找出包含肿块的区域.然而由于乳腺图像内容丰富结构复杂,使用单一的底层视觉容易忽视特征间的相互联系.提出基于相关性特征融合的乳腺图像ROI检测框架(multi-cue integration detection,MCID),通过引入乳腺图像的相关性特征,并与乳腺图像局部视觉特征相融合,辅助乳腺图像ROI的检测,以提高检测准确性.乳腺图像ROI检测实验表明,MCID可提高肿块检测的准确性.

关键词：感兴趣区域检测特征融合概率潜在语义分析乳腺图像

基于先验模型和区域生长的乳腺图像钙化点检测

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计算机工程与应用 2011年第35期47卷 168-170页

作者：刘耀辉胡山泉李涛王志强湘南学院湖南郴州423000

早期乳腺癌的一个重要特征就是钙化点,快速准确地找出乳腺图像中的钙化点是成功诊断的第一步。提出了一种先验模板和区域生长的钙化点快速检测方法。根据钙化点检测的临床经验,选用一直径为0.5mm的模板找出乳腺图像中的局部峰值点。以... 详细信息

早期乳腺癌的一个重要特征就是钙化点,快速准确地找出乳腺图像中的钙化点是成功诊断的第一步。提出了一种先验模板和区域生长的钙化点快速检测方法。根据钙化点检测的临床经验,选用一直径为0.5mm的模板找出乳腺图像中的局部峰值点。以这些峰值点为初始种子点,进行区域生长;计算每个区域的面积、平均灰度、对比度,保留满足钙化点特征的区域。根据先验知识,对生长获得的钙化点是否成簇进行判别,保留成簇的微钙化点。实验表明,该算法实现了乳腺图像中钙化点的快速自动检测,提高了医生诊断的正确性。

关键词：乳腺图像微钙化点区域生长先验模型

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基于SVM算法的乳腺图像钙化点检测方法

科技导报 2009年第1期27卷 56-59页

作者：单净徐晶张秋杰黑龙江科技学院数力系哈尔滨150027

提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的钙化点检测方法。通过对乳腺图像进行预处理并提取可能含有微钙化点的感兴趣区域(ROI),对样本ROI进行小波变换确定优化参数,利用SVM检测微钙化点。试验中研究了SVM参数的选取对分类效果的影响,并利... 详细信息

提出了一种基于支持向量机(SVM)算法的钙化点检测方法。通过对乳腺图像进行预处理并提取可能含有微钙化点的感兴趣区域(ROI),对样本ROI进行小波变换确定优化参数,利用SVM检测微钙化点。试验中研究了SVM参数的选取对分类效果的影响,并利用ROC评估准则对SVM的检测效果进行评估。结果表明,SVM在微钙化点检测中是有效的,解决了目前微钙化点检测中普遍存在的假阳性率高、效率低的问题。

关键词：支持向量机乳腺图像钙化点检测 ROC评估准则

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基于多尺度的乳腺图像中星形肿块检测方法

哈尔滨工程大学学报 2006年第B7期27卷 194-197页

作者：张一飞于戈张智祺王大玪东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

为了克服不能准确选取邻域窗口大小以提取区域特征对乳腺肿块进行诊断的困难，提出了在不同尺度的乳腺图像上对星形肿块进行检测的方法．介绍了采用小波变换对数字医学图像进行多尺度分解的思想，通过在不同尺度上提取图像的梯度特征判... 详细信息

为了克服不能准确选取邻域窗口大小以提取区域特征对乳腺肿块进行诊断的困难，提出了在不同尺度的乳腺图像上对星形肿块进行检测的方法．介绍了采用小波变换对数字医学图像进行多尺度分解的思想，通过在不同尺度上提取图像的梯度特征判断星形肿块区域，并根据梯度直方图的方差特性对星形肿块进行诊断，以达到有效快速的检测目的．实验表明该方法是一种有效的星形乳腺肿块检测方法，并给出了结果分析和进一步的研究方法．

关键词：小波变换乳腺图像星形肿块梯度直方图

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基于稀疏表示的乳腺图像病变区域检测

基于稀疏表示的乳腺图像病变区域检测

作者：高锐西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来，乳腺癌的发病率越来越高，严重危害着女性的身心健康。计算机辅助检测系统能够辅助医生，提高病变区域检出率，从而降低乳腺癌患者的死亡率。肿块是乳腺癌的主要病症之一，其有效检测是计算机辅助诊断中非常重要的步骤。为此，... 详细信息

近年来，乳腺癌的发病率越来越高，严重危害着女性的身心健康。计算机辅助检测系统能够辅助医生，提高病变区域检出率，从而降低乳腺癌患者的死亡率。肿块是乳腺癌的主要病症之一，其有效检测是计算机辅助诊断中非常重要的步骤。为此，通过学习肿块的病理特征，综合机器学习方法进行肿块检测，为医生标记出图像中的可疑区域，就能够在减轻医生压力的同时辅助医生更好的进行诊断。本文以灰度、LBP特征以及稀疏表示理论为基础，深入研究了乳腺图像中疑似病变区域的检测方法。主要工作概括如下：首先，提出了Pyramid-PCA灰度特征。针对肿块区域中心密度大，向边缘处密度逐渐减小的特点，设计了塔型特征表征表示方法，并对每层灰度特征进行不同维数的降维;由于Pyramid-PCA灰度特征的降维过程，损失了对原图描述的部分信息，因此提出多尺度LBP特征，提取不同尺度下的LBP算子并进行融合，有效描述了图像的全部信息，减少了原图信息的损失。其次，为精确标记肿块区域，提出了滑动窗融合算法。大大减少了第一次检测结果中的假阳性率，同时获得了疑似区域的大致方位，然后结合区域生长算法，将疑似区域更精确地提取出来，使得二次稀疏表示的检测结果更准确。最后，提出了二次稀疏表示的检测算法。通过二次稀疏表示进行病变区域检测，降低了第一次稀疏表示检测中的假阳性率，通过二次稀疏将不同的特征进行交叉检测，有效地降低了检测结果的假阳性率，同时能够更精确地标记出疑似肿块区域。实验结果表明，本文提出的基于稀疏表示的病变区域检测算法，能够更好地描述肿块区域的特性，在有效降低假阳性率的同时，保持较好的检测性能。

关键词：乳腺图像 Pyramid-PCA 灰度特征多尺度LBP特征二次稀疏表示

基于粒子群选择集成多分类器的乳腺图像分类研究

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基于粒子群选择集成多分类器的乳腺图像分类研究

作者：罗姗贵州民族大学

学位级别：硕士

目前,计算机辅助诊断作为研究的热点,在医学上得到了广泛的应用,乳腺疾病是女性发病率较高的疾病之一,因而计算机辅助诊断在乳腺图像分类方面的研究倍受关注。论文针对乳腺图像极高的相似性和巨大数据维度而导致乳腺图像类别归属混乱、... 详细信息

目前,计算机辅助诊断作为研究的热点,在医学上得到了广泛的应用,乳腺疾病是女性发病率较高的疾病之一,因而计算机辅助诊断在乳腺图像分类方面的研究倍受关注。论文针对乳腺图像极高的相似性和巨大数据维度而导致乳腺图像类别归属混乱、分类性能低下等问题,运用粒子群选择集成多分类器方法对乳腺图像进行分类研究。主要内容如下:（1）为了给分类系统提供高质量的特征数据,减少分类时的计算工程,从而提高乳腺图像特征分类的运行效率。论文利用多层次主成分分析（MPCA）方法对乳腺图像特征进行特征降维处理。首先,对乳腺图像进行剪切去噪、增强等一系列预处理;然后,选择出ROI区域乳腺图进行特征提取;最后,对图像特征进行降维处理。论文提取了42090维乳腺特征,通过多层次迭代主成分分析最终得到6维主成分特征。（2）为了提高分类系统对乳腺疾病类别诊断的准确率,论文提出了粒子群选择集成多分类器方法,构建较强的分类系统对乳腺图像进行分类研究。由于单一的分类器对乳腺图像进行分类满足不了诊断分类的需要,论文在以往的集成分类器算法的基础上,构建了PSO＿MKNN分类模型和PSO＿MRF分类模型,提升乳腺图像特征的分类准确率。（3）针对传统粒子群算法存在的不足,论文构造了改进后的粒子群选择集成多分类器,对乳腺图像进行进一步的分类研究。改进粒子群算法的思想主要体现在:首先在粒子群算法的粒子更新部分引入了遗传算法（GA）,确保每一代的粒子都是相对较优的;其次在寻找每次最优粒子时,提出了小组评估策略:分组寻找最优,进而寻求全局最优。从而提高了搜索效率,避免陷入局部最优,让分类准确率得以保障。论文将构建的分类算法在乳腺图像MIAS数据集上进行分类实验验证分析,并与单一的分类算法的研究结果做比较。实验结果表明,在MPCA特征选择算法提供较少的高质量乳腺图像特征、保障时间效率的前提下,论文构建的分类算法在分类精度上有了一定的提升,展现出了良好的性能。

关键词：特征选择降维乳腺图像集成多分类器粒子群选择集成

基于PCA-RF方法的乳腺图像多类别分类研究及应用

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湖北民族大学学报（自然科学版） 2020年第4期38卷 402-407页

作者：罗姗邵艳华贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025

由于乳腺图像特征维度大、特征交叉性高及有很高相似性,导致特征分类准确率不高,运行时间长,效率相对低下.提出一种基于PCA-RF进行乳腺图像多类别分类的研究方法,首先对MIAS乳腺图像进行预处理,然后运用PCA算法对乳腺图像提取的特征进... 详细信息

由于乳腺图像特征维度大、特征交叉性高及有很高相似性,导致特征分类准确率不高,运行时间长,效率相对低下.提出一种基于PCA-RF进行乳腺图像多类别分类的研究方法,首先对MIAS乳腺图像进行预处理,然后运用PCA算法对乳腺图像提取的特征进行多层次降维,之后使用KNN、AdaBoost、RF对其特征进行分类.分类实验表明,对PCA降维得到乳腺图像特征再进行分类,KNN运行时间效率提高了180倍,RF分类的运行时间也减少了3.5倍.基于PCA-RF方法的乳腺图像正常、良性及恶性分类得到了93.75%分类准确率及95%的敏感性,相对于其他乳腺图像正常、良性及恶性三类别的分类方法得到的结果有所提升.

关键词：多类别分类乳腺图像感兴趣区域主成分分析随机森林

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B超乳腺图像小波阈值去噪方法研究

信息技术 2013年第9期37卷 55-57页

作者：曾晴霞刘聪西南石油大学计算机科学学院成都610500

小波阈值去噪是小波阈去噪的主要方法之一,文中对B超乳腺图像进行噪声分析,在小波分解的基础上,将不同的阈值函数和不同方式选取的阈值相结合,分析其原理和方法,并利用Matlab实现,给出实验结果对比,为医学B超图像去噪提供参考依据。

关键词：小波去噪阈值函数阈值选取乳腺图像

改进的3D Canny算子在MRI乳腺图像分析中的应用

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计算机测量与控制 2017年第9期25卷 143-145,149页

作者：杨娉娉武林会米红妹朱建明中国计量大学信息工程学院与生物医学工程研究所杭州310018

为了突破Canny算子普遍适用于二维图像的局限性和实现大批量三维MRI乳腺图像的精确边缘提取,结合了基于二维Canny算子和三维边缘检测方面的相关知识,提出了一种基于二维非极大值理论的三维非极大值抑制新方法和迭代法自适应双阈值选取... 详细信息

为了突破Canny算子普遍适用于二维图像的局限性和实现大批量三维MRI乳腺图像的精确边缘提取,结合了基于二维Canny算子和三维边缘检测方面的相关知识,提出了一种基于二维非极大值理论的三维非极大值抑制新方法和迭代法自适应双阈值选取的方法;现有的三维边缘检测算子在非极大值抑制方面选取像素点,考虑x,y,z三个轴的信息,通过比较该像素点与梯度方向上两个点的幅值大小;为了简化模型,在三维空间内寻找一个角,用它取代与3个轴的梯度方向角,在此基础上实现线性插值;根据图像二维直方图的形状,采取迭代法双阈值的方法,避免了传统的人工选取阈值的繁琐;通过主观评价对边缘检测结果进行分析,结果表明,改进的3D Canny应用在MRI乳腺图像中也能达到比较好的结果。

关键词：边缘检测非极大值抑制迭代法乳腺图像