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基于非刚性的乳腺x线图像配准方法研究

基于非刚性的乳腺X线图像配准方法研究

作者：李春雨沈阳建筑大学

学位级别：硕士

乳腺x线摄影术是早期发现乳腺癌最可靠、最有效的筛查工具。乳腺x线图像配准技术在计算机辅助检测系统中起着重要的作用。为了获得足够的深度学习训练数据集,通常需要建立包含数千名妇女乳腺x线图像的大型数据库,然后在相同的框架下对... 详细信息

乳腺x线摄影术是早期发现乳腺癌最可靠、最有效的筛查工具。乳腺x线图像配准技术在计算机辅助检测系统中起着重要的作用。为了获得足够的深度学习训练数据集,通常需要建立包含数千名妇女乳腺x线图像的大型数据库,然后在相同的框架下对不同妇女的局部图像块进行分析。因此,需要对不同个体的乳腺x线图像进行配准,将不同个体之间具有相同解剖结构的点或区域在图像上对齐,便于后面深度学习模型的训练以及异常检测与分类。医学图像配准是整合和分析各种来源信息的重要任务之一。本文首先介绍了课题的研究背景与研究意义,其次从图像特征配准技术和图像强度配准技术两个方面介绍了当前的研究现状。再次,系统地介绍了医学图像配准的相关理论基础。给出了医学图像配准的数学表达式以及图像配准分类标准。大体介绍了医学图像配准的基本框架、流程和基本步骤。最后,详细介绍了医学图像配准的四个重要模块与配准质量评价标准。本文主要研究不同个体的乳腺x线图像配准方法,提出一种基于非刚性配准的方法,以在同一框架下分析不同女性的乳腺x线图像。这使得基于不同个体的正常或异常建模成为可能。然而,传统的基于自由形变模型的配准算法不能准确地对不同个体的乳腺x线图像进行配准,而且配准效率低。本文提出了一种基于全局粗配准和局部精细配准相结合的非刚性图像配准方法,将灰度差平方和作为相似性测度,将L-BFGS算法作为最优化算法来优化配准参数,并从乳腺x线图像分析学会(MIAS)数据库中选取了 10对不同个体的乳腺x线图像进行实验研究。实验结果表明,与传统的基于自由形态模型的图像配准算法和Demons配准算法相比,该方法有效提高了不同个体的乳腺x线图像的配准精度和效率。

关键词：非刚性配准多个体图像配准全局与局部组合模型乳腺x线图像

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基于乳腺x线图像的微钙化点检测算法研究

基于乳腺X线图像的微钙化点检测算法研究

作者：彭庆涛北京工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着社会的不断进步,人们生活方式、饮食习惯以及环境因素的变化,乳腺癌的发病率呈现着不断上升的趋势。乳腺癌也成为影响女性健康的头号杀手。目前,乳腺钼靶x线摄影是公认的临床乳腺癌检查的有效工具,在乳腺癌的早期诊断中起着... 详细信息

近年来,随着社会的不断进步,人们生活方式、饮食习惯以及环境因素的变化,乳腺癌的发病率呈现着不断上升的趋势。乳腺癌也成为影响女性健康的头号杀手。目前,乳腺钼靶x线摄影是公认的临床乳腺癌检查的有效工具,在乳腺癌的早期诊断中起着重要作用。然而,由于乳腺组织自身结构的特殊性,人们在乳腺x线图像得到的信息是非常有限的。特别是对乳腺癌早期检查具有重要意义的微钙化点信息,可能无法在图像中清晰的显示出来,即便经验丰富的临床专家也可能出现漏检、误检现象的发生。近年来,随着计算机技术的飞速发展,利用计算机技术自动检测乳腺钼靶x线图像中的钙化点已经成为研究的热点和难点。本文主要针对乳腺x线图像微钙化点计算机辅助诊断系统的若干关键技术展开研究,主要做了以下几个方面的工作:(1)提出一种自适应的乳腺x线图像增强方法。由于乳腺图像整体对比度低,本文利用非采样的contourlet变换对乳腺图像进行多尺度分解,通过设计的增强函数对不同尺度的高频系数进行增强处理。该方法能够在有效抑制噪声的基础上,对图像中的微钙化点进行有效增强。(2)乳腺图像感兴趣区域(ROI)的提取。本文提出了基于图像纹理特征和小波变换相结合的方法来提取图像中的感兴趣区域。该方法首先在时域内利用灰度共生矩阵来提取图像中的纹理特性,然后提取小波变换后的各高频子图的统计特性。将这两者的特征向量相结合,利用支持向量机进行训练分类,实现图像感兴趣区域(ROI)的自动提取。(3)钙化点检测及系统设计。在乳腺图像感兴趣区域基础上,通过形态学的top-hat算子和小波变换的方法找到图像中代表钙化点的种子区域,利用区域生长算法实现钙化点的分割,实现钙化点的精确定位。最后,利用matlab软件设计一套实用的微钙化点检测系统,实现检测的可视化,方便医生进行乳腺癌的早期筛查,,可大大提高工作效率。通过与临床专家的主观检测进行实验对比,验证了本文提出的乳腺x线图像钙化点检测算法的有效性和实用性,为临床医生利用计算机辅助诊断早期乳腺癌提供了有效手段。

关键词：乳腺x线图像乳腺癌微钙化点检测系统设计

基于乳腺x线图像的微钙化点区域自动检测算法研究

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中国医学物理学杂志 2013年第2期30卷 3992-3996页

作者：程运福张光玉崔栋张勇泰山医学院放射学院山东泰安271016

目的:乳腺癌是女性最常见和多发的恶性肿瘤之一。恶性乳腺肿瘤早期重要表征是伴有微钙化现象。人工识别乳腺x射线图像微钙化点和微小肿块等病变遗漏率较高。探讨乳腺x线影像中微钙化点区域的自动提取算法,以提高诊断速度和准确率。方法... 详细信息

目的:乳腺癌是女性最常见和多发的恶性肿瘤之一。恶性乳腺肿瘤早期重要表征是伴有微钙化现象。人工识别乳腺x射线图像微钙化点和微小肿块等病变遗漏率较高。探讨乳腺x线影像中微钙化点区域的自动提取算法,以提高诊断速度和准确率。方法:在综合运用各种算法的基础上,基于乳腺x线图像微钙化点特征提出应用小波变换等研究乳腺x影像中微钙化点感兴趣区域的自动提取方法,并仿真验证算法的有效性。结果:应用ROC模型对医院临床80个病例的150副图像对提出的小波改进算法和相关算法进行了测试和比较。基于小波的微钙化点区域自动提取算法,可以获得高达98.8%的检出率和5%的误检率,实现了乳腺图像中含钙化点感兴趣区域的自动提取,验证了算法对提高检出率的可行性。结论:应用小波改进算法对乳腺x线图像中含钙化点感兴趣区域的自动提取是可行的,具有较高的微钙化点检出率,有利于实现乳腺影像可疑病灶区域的自动定位和早期发现,有利于加强对导致乳腺癌危险因素的研究和积极干预。

关键词：乳腺x线图像感兴趣区域微钙化点

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改进标记分水岭的乳腺x线图像肿块检测方法

计算机技术与发展 2014年第6期24卷 19-23页

作者：刘睿欣陈后金李居朋韩振中北京交通大学电子信息工程学院北京100044

乳腺x线图像肿块大小不一,固定参数的传统标记分水岭算法无法实现乳腺x线图像肿块的有效检测。针对此问题,文中提出了一种结合形状特征和改进型标记分水岭的乳腺x线图像肿块检测方法。在计算前景标记时,结合标记的形状特征判定前景标记... 详细信息

乳腺x线图像肿块大小不一,固定参数的传统标记分水岭算法无法实现乳腺x线图像肿块的有效检测。针对此问题,文中提出了一种结合形状特征和改进型标记分水岭的乳腺x线图像肿块检测方法。在计算前景标记时,结合标记的形状特征判定前景标记,通过对前景标记进行形态学膨胀并提取边缘以获得背景标记,利用改进型自适应参数标记分水岭算法实现肿块检测。实验结果表明,文中算法通过结合形状特征,自适应地选择合适的形态学参数,使得肿块检测准确率高于传统标记分水岭算法。

关键词：乳腺x线图像肿块检测标记分水岭形状特征形态学

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基于神经网络的乳腺x线图像分类研究

电脑知识与技术 2007年第2期1卷 529-531页

作者：李利明李宏中南大学信息与工程学院中南大学信息与工程学院湖南长沙410083

本文研究了基于统计特征及灰度共生矩阵的乳腺x线图像的特征提取方法,以及基于神经网络的算法在乳腺肿瘤检查和分类中的作用。结果显示该方法对良性与恶性肿瘤分类的准确率超过了75%。实验表明神经网络方法在图像分类中是有效的。

关键词：模式分类乳腺x线图像神经网络

基于乳腺钼靶x线图像等值面特征的乳腺区域阈值分割算法

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中国图象图形学报 2011年第2期16卷 227-235页

作者：魏平李均利鲁东明陈刚浙江大学计算机科学与技术学院杭州310027 宁波大学信息学院数字技术与应用软件研究所宁波315211

乳腺钼靶x线图像中乳腺区域的分割可以帮助对图像进行深入分析和处理,从而提高乳腺疾病的诊断准确率。提出一种能有效提取乳腺区域的算法。算法分析了乳腺钼靶x线图像等值面面积变化不连续的特征并将其用于分割阈值的精确计算。该算法... 详细信息

乳腺钼靶x线图像中乳腺区域的分割可以帮助对图像进行深入分析和处理,从而提高乳腺疾病的诊断准确率。提出一种能有效提取乳腺区域的算法。算法分析了乳腺钼靶x线图像等值面面积变化不连续的特征并将其用于分割阈值的精确计算。该算法使用基于扫描线的方法来获得含乳腺区域的连通区域,比种子填充法效率更高。为了获得更纯粹的乳腺区域,通过一些精细地处理对乳腺区域相连的未曝光图像边框作了剥离。实验结果表明算法在乳腺区域分割的精度和执行效率上都有更好的表现。

关键词：乳腺x线图像乳腺区域区域生长阈值分割等值面

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乳腺癌x线图像的钙化点计算机辅助检测

乳腺癌X线图像的钙化点计算机辅助检测

作者：李国利大连理工大学

学位级别：硕士

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一,严重威胁着女性健康,及早发现和治疗是降低乳腺癌死亡率的关键。微小、颗粒状的钙化点是早期乳腺癌的一个重要特征,据统计30%-50%的乳腺恶性肿瘤伴有钙化点。乳腺x线摄影简单经济,对早期乳腺癌的病理表... 详细信息

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一,严重威胁着女性健康,及早发现和治疗是降低乳腺癌死亡率的关键。微小、颗粒状的钙化点是早期乳腺癌的一个重要特征,据统计30%-50%的乳腺恶性肿瘤伴有钙化点。乳腺x线摄影简单经济,对早期乳腺癌的病理表现有明显表征,因此借助乳腺x线影像检测钙化点是乳腺癌早期诊断的重要技术。但是钙化点小且形状不规则,和一些致密组织及血管等的阴影十分相似,大部分钙化点在人眼识别时不易被察觉,使得钙化点的诊断成为医生的棘手问题。随着现代医学成像技术的迅猛发展,借助计算机及人工智能技术的钙化点计算机辅助检测成为可能,而且为医生提供了一个有价值的参考意见,减少医生在大范围内查找病变区域的工作量;另一方面使x线的影像学诊断更为客观化,减少因为医生经验不足造成的误诊和漏诊。因此,利用计算机辅助手段提高钙化点检测的准确率是目前众多学者研究的热点。本文以钙化点检测展开,对早期乳腺癌中钙化点的计算机辅助检测技术进行探索,依照乳腺x线图像的数据准备、乳腺区域提取、特征提取及分类、钙化点区域提取和定位的次序,针对乳腺x线图像进行钙化点的检测研究。主要研究内容和成果有以下几个方面：(1)实现了乳腺区域的自动提取,降低了背景对钙化点检测可能造成的干扰,并且能够有效的降低运算量,为后续的钙化点检测做好准备。(2)由于钙化点微小,与背景对比度差,本文采用了对像素进行特征提取的方法,此外根据医生提供的标准区域的特点,提出进行钙化点的分割以选取正样本像素;对样本进行特征提取及选择。(3)设计和训练神经网络分类器,基于选择出的特征子集构建神经网络,在训练网络时,采用了样本分组模式,通过校验样本优化分类性能,最终选出最优分类器。(4)用设计出的分类器对乳腺x线图像进行测试,通过对伪钙化点的形状分析后,较好的去处了伪钙化点,提高了检测的准确率,并实现了计算机辅助检测的目的。在上述思路下,本文以DDSM数据库和MIAS数据为基础,进行分析处理后,依乳腺区域提取、特征提取、神经网络设计及图像测试的步骤,进行最后试验,验证了算法的可行性和有效性,达到了计算机辅助检测的目的。

关键词：乳腺x线图像钙化点 BP神经网络图像分割

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试论乳腺x线图像预处理研究

现代养生 2014年第16期 34-34页

作者：王振龙崔舜瑀李万锋于龙飞吉林省肿瘤医院乳腺外一科吉林省春光康复医院

乳腺癌是多发恶性肿瘤。乳腺x线图像技术是乳腺癌起到早期发现和诊断的最佳方式,但是因为乳腺x线在成像方面具有图片清晰度和像素较低的弊端,需要计算机辅助设备进行增强图像、分割图像、提取特征以及分类诊断,为医生进一步治疗提供科... 详细信息

乳腺癌是多发恶性肿瘤。乳腺x线图像技术是乳腺癌起到早期发现和诊断的最佳方式,但是因为乳腺x线在成像方面具有图片清晰度和像素较低的弊端,需要计算机辅助设备进行增强图像、分割图像、提取特征以及分类诊断,为医生进一步治疗提供科学依据。本文从乳腺x线图像目前存在的问题为切入点,提出新的小波融合增强图像的方法以及医生操作和改进的live-Wire交互分割方式对乳腺x线预处理进行研究。

关键词：乳腺x线图像小波交换 live-Wire交互分割方式

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基于神经网络的乳腺x线图像分类研究

电脑知识与技术（过刊） 2007年第2期14卷 529-531页

作者：李利明李宏中南大学信息与工程学院湖南长沙410083 中南大学信息与工程学院湖南长沙410083

本文研究了基于统计特征及灰度共生矩阵的乳腺x线图像的特征提取方法,以及基于神经网络的算法在乳腺肿瘤检查和分类中的作用.结果显示该方法对良性与恶性肿瘤分类的准确率超过了75%.实验表明神经网络方法在图像分类中是有效的.

关键词：模式分类乳腺x线图像神经网络