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基于深度学习的乳腺X线摄影图像肿块分割研究

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基于深度学习的乳腺X线摄影图像肿块分割研究

作者：彭诚汪礼华中科技大学

学位级别：硕士

乳腺癌是女性发病率最高的癌症,严重危害女性健康。及时诊断能有效地提高乳腺癌治愈率。乳腺X射线摄影是目前筛查乳腺癌最常用的方式。肿块是乳腺癌最常见的病理特征之一,依赖有经验的医生进行识别。研究乳腺肿块自动化分割具有重要的... 详细信息

乳腺癌是女性发病率最高的癌症,严重危害女性健康。及时诊断能有效地提高乳腺癌治愈率。乳腺X射线摄影是目前筛查乳腺癌最常用的方式。肿块是乳腺癌最常见的病理特征之一,依赖有经验的医生进行识别。研究乳腺肿块自动化分割具有重要的意义。深度学习技术被广泛应用于肿块分割,现有方法存在肿块边缘分割精确度较低,对致密型乳腺适用性受限的问题,围绕以上问题,开展了以下工作。针对医学影像纹理复杂,内部相关性大的特点,提出了一种基于广感受野设计的LRFU-net模型,LRFU-net具有良好的上下文信息感知能力,能够充分的利用广范围内的特征信息,有效降低像素点分类的假阳性和假阴性比例,提升分割准确度。探索了面向X线射线辐射量更小,对人体危害更少的低能图像的乳腺肿块自动化分割方法,该方法将肿块辨识度高的图像上的精准标注映射到辨识度低的低能图像上作为标签进行深度学习模型训练,得到能够在低能图像上进行肿块自动化分割的模型,减少了就诊者受到的辐射量。为了验证提出方案的有效性,使用真实的临床数据进行实验。实验结果表明,LRFU-net模型相较现有乳腺分割模型降低了14.90%的错误率,在Recall、Precision、Io U、Dice等性能指标上均优于现有方法,能够较好的提升肿块分割准确度。面向低能图像的乳腺肿块分割方法取得了0.8770的Dice评分和0.7837的Io U评分,能够为放射科医生在肿块辨识度较低的低能图像上较好的分割出肿块,提供辅助诊断。

关键词：深度学习乳腺疾病乳腺X线摄影肿块分割 U型网络

基于SPCNN与改进型矢量CV模型的乳腺X射线肿块分割方法

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物理学报 2014年第7期63卷 408-418页

作者：韩振中陈后金李艳凤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

作为乳腺癌计算机辅助诊断系统的重要环节,肿块分割的结果严重影响到肿块良恶性的判别.针对现有方法的不足,本文提出了一种基于简化型脉冲耦合神经网络和改进型矢量无边缘活动轮廓模型的乳腺X射线肿块分割方法.首先,通过数学分析计算SP... 详细信息

作为乳腺癌计算机辅助诊断系统的重要环节,肿块分割的结果严重影响到肿块良恶性的判别.针对现有方法的不足,本文提出了一种基于简化型脉冲耦合神经网络和改进型矢量无边缘活动轮廓模型的乳腺X射线肿块分割方法.首先,通过数学分析计算SPCNN的相关参数与终止条件,进而利用SPCNN模型分割出肿块的初始轮廓.然后,针对传统CV模型的不足,进行相应的修正得到改进型矢量CV模型.最后,结合SPCNN分割出的初始轮廓,利用改进型的矢量CV模型处理ROI分割出肿块.采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像以及DDSM数据库的图像进行对比实验,实验结果表明,本文方法相比较现有方法分割结果更为准确,尤其是在处理东方女性致密性案例时,本文方法更有优势.

关键词：计算机辅助诊断肿块分割简化型脉冲耦合神经网络矢量无边缘活动轮廓模型

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基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法

浙江大学学报（工学版） 2011年第10期45卷 1753-1760页

作者：曹颖郝欣朱晓恩夏顺仁浙江大学生物医学工程教育部重点实验室浙江杭州310027

针对乳腺X线影像肿块分割易受弱边缘和周围组织干扰的问题,提出一种基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法.利用二维最大熵阈值法、区域生长及形态学方法自动确定一系列标记点,采用平均边缘梯度评价法选择有效标记点进行随机游走分割以获... 详细信息

针对乳腺X线影像肿块分割易受弱边缘和周围组织干扰的问题,提出一种基于自动随机游走的乳腺肿块分割算法.利用二维最大熵阈值法、区域生长及形态学方法自动确定一系列标记点,采用平均边缘梯度评价法选择有效标记点进行随机游走分割以获得初步分割结果,并在此分割基础上进行星芒状结构检测,获得完整的肿块分割边缘.随机选取227例肿块图像进行分割,对分割结果进行特征提取和分类.实验结果表明,该算法克服了半自动随机游走的应用局限性,提高了乳腺肿块的分割精度;与其他分割算法相比,该算法在后续的分类中具有更高的分类精度.

关键词：随机游走乳腺X线影像肿块分割计算机辅助诊断乳腺癌

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数字乳房X射线图像的肿块分割算法研究

生物医学工程学杂志 2008年第6期25卷 1282-1284页

作者：陈磊张凯金振成扬州大学物理科学与技术学院扬州225002

为了使临床医生从数字乳房X射线图像中得到更多有用的肿块信息,通过研究增强后的数字乳房X射线图像,结合图像特点,提出利用区域生长方法对图像进行肿块分割的算法。此算法可以有效地分割出图像中的肿块区域,并很好地保持了肿块的边缘信息。

关键词：乳腺X射线图像乳腺癌肿块增强肿块分割

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自适应水平集方法乳腺超声肿块分割应用

计算机应用研究 2013年第12期30卷 3840-3843,3853页

作者：杨谊申洪南方医科大学生物医学工程学院广州510515 南方医科大学基础医学院病理教研室附属南方医院病理科广州510515

针对超声成像固有的噪声大、伪影斑点多、对比度低等特点,在利用CV和LBF模型优点的基础上,融合了动态变化制导的全局信息和局部信息,在能量泛函演化过程中,全局信息项和局部信息项的权重系数实时变化调整。实验结果表明,与两种已有模型... 详细信息

针对超声成像固有的噪声大、伪影斑点多、对比度低等特点,在利用CV和LBF模型优点的基础上,融合了动态变化制导的全局信息和局部信息,在能量泛函演化过程中,全局信息项和局部信息项的权重系数实时变化调整。实验结果表明,与两种已有模型相比,该方法能够较好地处理灰度非匀质乳腺超声图像的肿块病灶分割问题,分割准确性和病灶边缘细节处理更好,分割速度较快,临床适用性更强。

关键词：自适应水平集方法乳腺超声图像肿块分割

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基于帧间相关性的乳腺MRI肿块分割及重建

计算机应用 2013年第A1期33卷 204-207,217页

作者：朱益苗徐伟栋刘伟厉力华张娟杨勇杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院杭州310018 浙江省肿瘤医院放射科杭州310022

核磁共振成像(MRI)对乳腺MRI中感兴趣区域(肿块区域)的提取和三维可视化显示可以帮助医生对病变进行更准确的诊断。RSF模型适用于边界模糊的目标分割,利用该模型提出一种基于帧间相关性的乳腺MRI肿块分割方法,并利用分割结果对肿块进行... 详细信息

核磁共振成像(MRI)对乳腺MRI中感兴趣区域(肿块区域)的提取和三维可视化显示可以帮助医生对病变进行更准确的诊断。RSF模型适用于边界模糊的目标分割,利用该模型提出一种基于帧间相关性的乳腺MRI肿块分割方法,并利用分割结果对肿块进行面绘制三维显示。首先对MRI序列图确定迭代顺序,选定关键帧并手动给出初始轮廓,利用RSF模型对其进行分割;将分割结果作为迭代的初始轮廓,采用轮廓迭代的方法将上一帧的分割结果作为下一帧分割的初始轮廓,利用RSF模型对整个序列图进行分割。由于乳腺MRI序列图中相邻几帧间图像灰度分布类似,肿块位置和形状相近等帧间相关性,因此轮廓迭代的方式可以克服RSF模型对初始轮廓敏感的缺点。最后将多组参数下获得的分割结果进行最优化筛选,以提高整个序列的分割精度。将该方法应用于20例乳腺MRI序列图,并与手动分割轮廓进行对比,结果证明,该算法对乳腺MRI中肿块分割具有较高的分割精度和自适应性。

关键词：乳腺核磁共振成像肿块分割水平集最优化三维面绘制

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基于格式塔认知框架的乳腺肿块分割算法

西北大学学报（自然科学版） 2018年第1期48卷 41-49页

作者：王红玉冯筠刘飞鸿陈宝莹西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127 第四军医大学附属唐都医院放射科陕西西安710038

针对X线图像乳腺肿块分割易受边缘及周围腺体组织干扰,分割精度不高的问题,该文提出了一种基于格式塔认知框架的乳腺肿块分割算法。该算法利用格式塔心理学理论,对人类视觉自下而上的感知和自上而下的认知过程建模,并将其在肿块分割问... 详细信息

针对X线图像乳腺肿块分割易受边缘及周围腺体组织干扰,分割精度不高的问题,该文提出了一种基于格式塔认知框架的乳腺肿块分割算法。该算法利用格式塔心理学理论,对人类视觉自下而上的感知和自上而下的认知过程建模,并将其在肿块分割问题中实例化表示。首先,抽取视觉块,并将其作为基本认知单元;然后,利用图像局部自相似性及格式塔规则进一步简化图像;最后,从全局特征出发,融入专家诊断知识,通过最优化实现肿块的自动化分割。在公开数据集INbreast上进行实验,对比其他流行算法,分割准确率提高了10%。该算法实现了无监督的自动化病灶分割,无需人工干预,对图像噪声具有强抗干扰性。

关键词：格式塔肿块分割 X线图像认知

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基于自适应区域生长的乳腺肿块分割方法

计算机工程与应用 2014年第20期50卷 171-175,210页

作者：杨斌宋立新哈尔滨理工大学电气与电子工程学院哈尔滨150080

乳腺X图像中肿块特征的复杂多变,给肿块的分割带来了很大困难,区域生长为肿块分割提供了一种比较可靠的方法。传统的区域生长由于生长次数和准则比较单一,就会出现较多的过生长和欠生长,从而影响其分割精度和可靠性,针对这一问题,提出... 详细信息

乳腺X图像中肿块特征的复杂多变,给肿块的分割带来了很大困难,区域生长为肿块分割提供了一种比较可靠的方法。传统的区域生长由于生长次数和准则比较单一,就会出现较多的过生长和欠生长,从而影响其分割精度和可靠性,针对这一问题,提出了一种利用自适应区域生长对乳腺肿块进行分割的方法。对肿块感兴趣区域进行背景去除和领域抑制得到预处理后的图像,利用预处理后图像各像素个数确定区域生长的种子点,再利用肿块图像的梯度分布及变化趋势确定自适应区域生长是否过边缘,从而确定最佳生长准则。实验结果表明,相对于三层地形分割算法及模型分割算法,自适应区域生长算法分割得更准确、可靠。

关键词：肿块分割图像预处理梯度自适应区域生长

一种基于轮廓监督的动态规划乳腺X线影像肿块分割算法

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科技导报 2009年第21期27卷 56-60页

作者：郝欣夏顺仁浙江大学生物医学工程教育部重点实验室杭州310027

肿块分割是基于乳腺X线影像的计算机辅助诊断系统的重要环节。良好的分割结果能够更好地反映肿块的病理特征,为后续可疑区域的特征提取和分类提供依据。已有大量文献探讨肿块的分割算法。基于动态规划(DP)的肿块分割算法结合了肿块的边... 详细信息

肿块分割是基于乳腺X线影像的计算机辅助诊断系统的重要环节。良好的分割结果能够更好地反映肿块的病理特征,为后续可疑区域的特征提取和分类提供依据。已有大量文献探讨肿块的分割算法。基于动态规划(DP)的肿块分割算法结合了肿块的边缘信息,以及灰度和大小等先验知识。传统的基于DP的算法自适应性和鲁棒性不足。为克服这些缺点,提出一种基于轮廓监督的动态规划方法,该方法首先使用对比度受限的自适应直方图均衡增强肿块感兴趣区(ROI)的对比度,并使用高斯掩膜掩蔽外围组织;然后,将肿块ROI变换到极坐标,结合肿块的边缘、灰度和大小信息计算局部代价,并根据局部代价矩阵计算累积代价矩阵;最后,在基于动态规划的轮廓跟踪过程中,引入轮廓监督机制,避免周围组织和对比度不足的影响。本文对比了改进后算法与传统算法的分割效果。实验结果表明,高斯掩蔽和轮廓监督的引入,有效地掩蔽了肿块周围组织,避免了轮廓偏离。该算法提高了肿块分割准确性,且具有更好的鲁棒性。

关键词：动态规划乳腺X线影像肿块分割计算机辅助诊断