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基于YOLOv3的乳腺x线图像肿块检测方法

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计算机应用与软件 2024年第7期41卷 136-144页

作者：潘以轩陈智丽高皓张辉夏兴华沈阳建筑大学信息与控制工程学院辽宁沈阳110168

乳腺x线摄影术是目前国际上公认的有效的乳腺癌早期筛查手段。提出一种基于YOLOv3网络的乳腺x线图像肿块检测方法。该方法能够在保证精度的同时,以较快的速度一次完成对整幅图像中肿块的检测。应用迁移学习技术,将由数字化乳腺x线图像... 详细信息

乳腺x线摄影术是目前国际上公认的有效的乳腺癌早期筛查手段。提出一种基于YOLOv3网络的乳腺x线图像肿块检测方法。该方法能够在保证精度的同时,以较快的速度一次完成对整幅图像中肿块的检测。应用迁移学习技术,将由数字化乳腺x线图像学习到的肿块病变检测知识迁移到全域数字图像,有效解决了目前全域数字图像数据集缺乏的问题。使用五折交叉验证方法,在DDSM和INbreast数据集上进行实验验证,最终得到的五折间肿块检测平均准确率为81.34%。

关键词：深度学习 YOLOv3 乳腺x线图像肿块检测迁移学习

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乳腺x线图像结构扭曲检测的一种新方法

系统工程理论与实践 2013年第3期33卷 755-762页

作者：张胜君陈后金北京交通大学电子信息工程学院北京100044

乳腺x线图像中结构扭曲的检测是乳腺癌诊断的重要手段之一.针对结构扭曲检测假阳性高的问题,运用系统工程原理,本文提出了一种新的结构扭曲检测方法.该方法通过计算毛刺相似度收敛指数增强放射状毛刺,并利用三环区域模板和收敛门限得到... 详细信息

乳腺x线图像中结构扭曲的检测是乳腺癌诊断的重要手段之一.针对结构扭曲检测假阳性高的问题,运用系统工程原理,本文提出了一种新的结构扭曲检测方法.该方法通过计算毛刺相似度收敛指数增强放射状毛刺,并利用三环区域模板和收敛门限得到可疑区域,最后使用支持向量机对可疑区域分类.该方法在Mini-MIAS(mammographic image analysis society)图像数据库的64幅乳腺图像和北京大学人民医院乳腺中心50幅临床乳腺图像上进行了验证,实验结果表明,本文提出的方法能有效地降低假阳性,并且同时适用于东西方女性乳腺图像.

关键词：乳腺癌诊断乳腺x线图像结构扭曲毛刺相似度-收敛指数支持向量机

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乳腺x线图像的增强与噪声抑制研究

红外与毫米波学报 2010年第1期29卷 27-31页

作者：张新生高新波王颖张士杰西安建筑科技大学管理学院陕西西安710055 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

提出了一种基于多尺度几何分析的乳腺x线图像增强与噪声抑制的新方法.首先对乳腺x线图像进行非下采样Contourlet变换分解,得到相应尺度和子带信息;然后根据变换系数的统计特性,应用广义高斯混合模型对其进行建模,并在此基础上引入贝叶... 详细信息

提出了一种基于多尺度几何分析的乳腺x线图像增强与噪声抑制的新方法.首先对乳腺x线图像进行非下采样Contourlet变换分解,得到相应尺度和子带信息;然后根据变换系数的统计特性,应用广义高斯混合模型对其进行建模,并在此基础上引入贝叶斯分类方法将建模后的系数分为强弱边缘及噪声;再根据各个子带系数的类别属性,分别设计相应的非线性映射函数来对不同的系数进行自适应增强和抑制;最后采用增强和抑制后的系数对原图像进行重构,从而得到凸显病变区域特征的增强图像.实验结果表明,该方法具有良好的实用性和鲁棒性.

关键词：图像增强多尺度几何分析非下采样Contourlet变换广义高斯混合模型乳腺x线图像

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乳腺x线图像肿块建模与分割

北京理工大学学报 2013年第5期33卷 495-499,522页

作者：韩振中陈后金李居朋姚畅程琳北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京大学人民医院乳腺中心北京100044

提出了一种基于模型分析与均值漂移聚类的乳腺肿块分割方法.该方法根据肿块的临床特征表现建立了肿块的数学模型,并通过多重滤波实现肿块的准确定位.在此基础上,结合均值漂移算法获得的像素点集合,筛选出初始肿块.最后利用无边缘活动轮... 详细信息

提出了一种基于模型分析与均值漂移聚类的乳腺肿块分割方法.该方法根据肿块的临床特征表现建立了肿块的数学模型,并通过多重滤波实现肿块的准确定位.在此基础上,结合均值漂移算法获得的像素点集合,筛选出初始肿块.最后利用无边缘活动轮廓模型准确分割出肿块.实验采用通用的MIAS数据库进行算法性能测试,结果表明本文方法在保证较低假阳性率的同时,肿块检测真阳性率高于形态学成分分析方法.此外,本文方法分割出的肿块边界完整,可满足临床检验与诊断需求.

关键词：乳腺x线图像乳腺癌早期检测肿块分割数学建模均值漂移无边缘活动轮廓模型

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乳腺x线图像结构扭曲检测的研究

自动化学报 2014年第8期40卷 1764-1772页

作者：张胜君陈后金李艳凤姚畅程琳北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京大学人民医院乳腺中心北京100044

针对乳腺x线图像结构扭曲(Architectural distortion,AD)检测假阳性率偏高的问题,提出了一种新的乳腺x线图像结构扭曲检测方法—相似度收敛指数(Similarity convergence index,SCI)方法.首先利用马氏距离比计算出毛刺的相似度,然后通过... 详细信息

针对乳腺x线图像结构扭曲(Architectural distortion,AD)检测假阳性率偏高的问题,提出了一种新的乳腺x线图像结构扭曲检测方法—相似度收敛指数(Similarity convergence index,SCI)方法.首先利用马氏距离比计算出毛刺的相似度,然后通过计算相似度加权的收敛指数增强放射状毛刺,最后提取出收敛指数的局部最大值作为候选点,并对这些候选点进行分类,检测出结构扭曲.该方法在Mini-MIAS(Mammographic Image Analysis Society)乳腺图像和北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像上进行验证,实验结果表明,本文提出的方法有效降低了假阳性率,同时适用于脂肪型乳腺x线图像和致密型乳腺x线图像.

关键词：乳腺x线图像结构扭曲相似度相似度收敛指数

基于哈希理论和线性近邻传递反馈的乳腺x线图像肿块检索方法

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物理学报 2014年第20期63卷 367-375页

作者：李艳凤陈后金曹霖韩振中程琳北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京大学人民医院乳腺中心北京100044

在乳腺x线图像肿块检测中存在较高的假阳性率,通过基于内容的肿块检索,将待判定肿块与已确诊肿块进行相似性分析,可有效降低假阳性率.本文提出了一种结合可区分锚点图哈希和线性近邻传递的乳腺图像肿块检索方法.针对传统锚点图哈希在相... 详细信息

在乳腺x线图像肿块检测中存在较高的假阳性率,通过基于内容的肿块检索,将待判定肿块与已确诊肿块进行相似性分析,可有效降低假阳性率.本文提出了一种结合可区分锚点图哈希和线性近邻传递的乳腺图像肿块检索方法.针对传统锚点图哈希在相似度定义中没有考虑病理相关性的问题,引入病理类别至锚点图哈希图像相似度计算,提出了可区分锚点图哈希以重新表示图像.利用线性近邻传递作为相关反馈技术,基于图像底层特征表达与图像高层语义间的学习机制,实现交互式肿块图像检索.采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像作为实验数据,实验结果表明,引入病理类别的可区分锚点图哈希图像表达在肿块相似性分析上优于传统锚点图哈希.相比于现有方法,本文提出的方法在肿块检索性能上得到明显提高.

关键词：乳腺x线图像肿块检索相关反馈哈希理论

基于自适应核学习相关向量机的乳腺x线图像微钙化点簇处理方法研究

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物理学报 2013年第8期62卷 520-530页

作者：姚畅陈后金 Yang Yong-Yi 李艳凤韩振中张胜君北京交通大学电子信息工程学院北京100044 Department of Electrical and Computer Engineering Illinois Institute of Technology

采用自适应核学习相关向量机方法,结合形态学滤波和Kallergi分簇标准,研究了乳腺x线图像中微钙化点簇的处理.首先将微钙化点检测看作一个监督学习问题,然后应用自适应核学习相关向量机作为分类器判断图像中每一个位置是否为微钙化点并... 详细信息

采用自适应核学习相关向量机方法,结合形态学滤波和Kallergi分簇标准,研究了乳腺x线图像中微钙化点簇的处理.首先将微钙化点检测看作一个监督学习问题,然后应用自适应核学习相关向量机作为分类器判断图像中每一个位置是否为微钙化点并采用形态学处理滤除干扰噪声,最后对获得的微钙化点采用Kallergi标准进行分簇.为提高运算速度,在微钙化点检测时将整个图像分解为多个子图像并行运算,实现了一种基于自适应核学习相关向量机的微钙化点簇快速处理方法.实验结果和分析表明,自适应核学习相关向量机方法算法性能优于相关向量机方法,特别是实现的快速方法能进一步降低微钙化点簇的处理时间.

关键词：乳腺x线图像微钙化点簇相关向量机自适应核学习

超像素优化Snake模型的乳腺x线图像胸肌分割

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光电子．激光 2015年第8期26卷 1633-1638页

作者：裴晓敏李文娜辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001

提出基于超像素优化Snake模型的乳腺x线图像胸肌分割方法。首先采用融合灰度和纹理特征的超像素分割算法将图像分割为多个具有准确边界、同质的超像素区域;再根据胸肌的解剖学特征和灰度特征将超像素分类,识别胸肌区域,完成胸肌的粗分割... 详细信息

提出基于超像素优化Snake模型的乳腺x线图像胸肌分割方法。首先采用融合灰度和纹理特征的超像素分割算法将图像分割为多个具有准确边界、同质的超像素区域;再根据胸肌的解剖学特征和灰度特征将超像素分类,识别胸肌区域,完成胸肌的粗分割;最后使用超像素分类结果优化Snake模型初始轮廓,通过Snake模型演化实现胸肌的细分割。实验结果表明,本文方法对不同大小、形状和亮度的胸肌能够准确地逼近到目标边界,并具有较强的抗噪性和鲁棒性;与其他胸肌分割算法相比,本文算法准确性较高,稳定性较好。

关键词：乳腺x线图像胸肌超像素 Snake

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基于解剖学特征的乳腺x线图像胸肌分割

自动化学报 2013年第8期39卷 1265-1272页

作者：李艳凤陈后金杨娜张胜君北京交通大学电子信息工程学院北京100044

提出了基于解剖学特征(纹理特征和形状特征)的乳腺x线图像胸肌区域分割方法.融合边缘信息到谱聚类算法得到过分割图像.根据区域的亮度分布和胸肌的三角形状特征,提出区域聚合算法,从过分割图像中识别出胸肌边缘.该方法在322幅mini-MIAS(... 详细信息

提出了基于解剖学特征(纹理特征和形状特征)的乳腺x线图像胸肌区域分割方法.融合边缘信息到谱聚类算法得到过分割图像.根据区域的亮度分布和胸肌的三角形状特征,提出区域聚合算法,从过分割图像中识别出胸肌边缘.该方法在322幅mini-MIAS(Mam mographic image analysis society)乳腺图像和50幅北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像上进行验证,实验结果表明,该方法对不同大小、形状和亮度的胸肌分割具有较强的鲁棒性.

关键词：图像分割乳腺x线图像胸肌区域聚合谱聚类