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乳腺X线图像的计算机辅助诊断技术研究

2020-11-22阅读(455)

乳腺X线图像的计算机辅助诊断技术研究

论文摘要

乳腺癌是危害中老年妇女健康的最常见的恶性肿瘤,最近二十多年来,我国乳腺癌的发病率和死亡率都表现出了持续的高速增长。钼靶X线摄影是目前临床上乳腺癌检测的主要手段。为了让乳腺癌的诊断工作更加准确和快速,乳腺X线图像的计算机辅助诊断技术已经被广泛应用。论文的主要任务就是要研究出更加高效、快速的乳腺癌病灶(微钙化和肿块)检测方法,获得更好的诊断准确率,其内容可以分为以下五部分。 第一部分,提取乳房区域,作为病灶的检测范围。首先通过迭代阈值法对背景区域实施分离,然后采用最小二乘法估测横向边框的外沿走向,用弹性线技术将其与乳房分离,最后用分水岭技术精细化乳房边缘。 第二部分,分割乳房中的胸肌区域,进一步缩小病灶的检测范围。首先将一系列不同尺寸的感兴趣区域应用到胸肌邻域,根据其对应的最优阈值曲线和均方差曲线搜索胸肌边界阈值。然后使用带状Hough变换对胸肌边界进行直线拟合,并采用弹性线和多边形逼近技术进行精细化。 第三部分,检测乳房区域中的微钙化并提取其区域。首先在离散小波分解之后的第2、3层高频检索域中进行滞后阈值化,以获得所有疑似微钙化的位置。然后使用基于填充膨胀的区域扩张方法来提取所有目标区域。在定位与分割过程中,采用了ANFIS来对背景特征和检测标准之间的映射关系进行学习和逼近,从而让整个检测过程变得自适应。 第四部分,定位乳房区域中的肿块并进行分割。首先建立两种模型来描述各种肿块的特性,对于脂肪组织中的Ⅱ型肿块,利用迭代阈值法进行定位;对于致密组织中的Ⅰ型肿块,通过高频黑洞区域检索来定位;对于致密组织边缘的肿块,利用基于局部梯度增强的自适应阈值化来定位。然后使用Canny算子监督下的填充膨胀技术(由ANFIS控制)分割肿块区域,能量场方法被用来修正多肿块之间的区域扩张。 第五部分,将分割所得的微钙化和肿块进行分类。首先确定这两类病灶各自的分类特征和提取方法,然后通过比较MLP、CMAC、ANFIS在分类工作中的效果,得到了MLP综合表现最佳的结论。最后将分割和分类结果结合,获得了比传统方法更强的鲁棒性和更高的检测精度。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.1.1 乳腺癌
  • 1.1.2 钼靶X线摄影
  • 1.1.3 计算机辅助诊断
  • 1.2 论文组织
  • 第2章 乳腺癌与诊断技术
  • 2.1 乳腺癌概述
  • 2.1.1 乳腺癌病理
  • 2.1.2 乳腺癌的分类
  • 2.1.3 乳腺癌的诊断方法
  • 2.1.4 乳腺X线图像的征象病灶与检测难点
  • 2.2 乳腺X线图像CAD技术的发展现状
  • 2.2.1 主要研究方向
  • 2.2.2 乳房区域和胸肌区域分割算法
  • 2.2.3 微钙化检测算法
  • 2.2.4 肿块检测算法
  • 2.3 实验材料与DICOM解读
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 乳房区域的提取
  • 3.1 乳腺X线图像的构成
  • 3.2 提取乳房区域的注意点
  • 3.3 四步走乳房区域分割算法
  • 3.3.1 背景区域阈值化和乳房区域的定位
  • 3.3.2 横向边框外沿的走向拟合
  • 3.3.3 基于弹性线技术的横向边框分离
  • 3.3.4 基于分水岭技术的乳房边缘精细化
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 胸肌区域的提取
  • 4.1 胸肌区域的模型与阈值化
  • 4.1.1 胸肌区域的灰度分布
  • 4.1.2 最优阈值曲线
  • 4.1.3 修正型等高线模型
  • 4.2 胸肌边界的曲线拟合
  • 4.2.1 基于 Hough变换的直线拟合
  • 4.2.2 两段直线拟合
  • 4.2.3 弹性线拟合与多边形逼近
  • 4.3 本章小结
  • 第5章 微钙化的分割
  • 5.1 微钙化的模型
  • 5.1.1 微钙化的分布和灰度特点
  • 5.1.2 微钙化建模
  • 5.2 小波理论
  • 5.2.1 高频分析方法
  • 5.2.2 小波的概念
  • 5.2.3 二进小波与离散小波
  • 5.2.4 多分辨率分析
  • 5.2.5 Mallat算法和双正交小波
  • 5.3 基于小波的微钙化定位
  • 5.3.1 高频信号的滞后阈值化
  • 5.3.2 背景区域特征定义
  • 5.4 ANFIS:自适应神经模糊推理系统
  • 5.4.1 模糊理论
  • 5.4.2 ANFIS的结构
  • 5.4.3 ANFIS的学习
  • 5.5 基于区域扩张的微钙化提取
  • 5.6 微钙化分割结果分析
  • 5.7 本章小结
  • 第6章 肿块的分割
  • 6.1 肿块的模型
  • 6.1.1 肿块的分布与灰度特点
  • 6.1.2 肿块建模
  • 6.2 基于模型的肿块定位
  • 6.2.1 图像数据缩减
  • 6.2.2 乳腺 X线图像特性分类
  • 6.2.3 脂肪组织区域的肿块定位
  • 6.2.4 致密组织区域的肿块定位
  • 6.2.5 致密组织边缘的肿块定位
  • 6.3 基于能量场区域扩张的肿块分割
  • 6.3.1 标记精选与邻域确定
  • 6.3.2 Canny算子监督下的区域扩张
  • 6.3.3 能量场方法
  • 6.4 肿块分割结果分析
  • 6.5 本章小结
  • 第7章 微钙化和肿块的分类
  • 7.1 微钙化特征的选取
  • 7.1.1 微钙化的分类问题
  • 7.1.2 区域与灰度特征
  • 7.1.3 边界与形态特征
  • 7.1.4 其他特征
  • 7.2 肿块特征的选取
  • 7.2.1 肿块的分类问题
  • 7.2.2 区域与灰度特征
  • 7.2.3 形态与边缘特征
  • 7.3 分类器原理
  • 7.3.1 CMAC:小脑模型神经网络
  • 7.3.2 MLP:多层感知器
  • 7.4 微钙化分类
  • 7.4.1 样本筛选
  • 7.4.2 分类结果比较
  • 7.5 肿块分类
  • 7.5.1 样本分析
  • 7.5.2 分类结果比较
  • 7.6 病灶的辅助诊断结果
  • 7.7 本章小结
  • 第8章 结论与展望
  • 8.1 论文研究重点与结论
  • 8.2 未来工作展望
  • 参考文献
  • 附录
  • 攻读学位期间的学术成果
  • 致谢
  • 独创性声明
  • 学位论文版权使用授权书

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