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乳腺X线影像微钙化点检测研究

作　者: 赵善栩
导　师: 董光昌
学　校: 浙江大学
专　业: 基础数学
关键词: 乳腺X线影像微钙化点 C-均值聚类小波分解高斯差分滤波
分类号: R816.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 116次
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内容摘要

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，而且发病率逐年上升，早期的诊断和治疗是降低乳腺癌死亡率的关键。细小、颗粒状的成簇微钙化点是乳腺癌早期的重要征象。乳腺钼靶X线影像对钙化现象比较敏感，但微钙化点在影像中不容易被人眼识别，所以微钙化点的计算机辅诊断逐渐发展起来。本文旨在将微钙化点的计算机检测应用到临床诊断中，在医生诊断之前，给出一个可能含有微钙化点的范围和微钙化点位置的提示，使得医生无须反复浏览整幅乳腺影像，以减轻医生的工作量，提高诊断效率。微钙化点的检测通常分为两部分：首先，对乳腺区域进行处理，提取出可能含有微钙化点的感兴趣区域(ROI)；然后，对每一个ROI检测微钙化点是否存在。本文提出利用C-均值聚类算法，从整幅乳腺影像中提取出乳腺区域。这种方法可以提取出大部分乳腺区域，排除掉了背景区域，和极少出现钙化的乳腺皮肤及少量皮下脂肪，这样就减小了ROI提取过程的运算量，实验也显示了较好的效果。将提取的乳腺区域划分为若干较小的方形区域，对每一个区域用Daubechies小波进行分解，对高频图像选取特征量。本文提出双阈值动态生成的ROI判定方法，不同的影像生成不同的判定阈值，阈值的动态生成减小了算法的局限性。ROI的提取得到了微钙化点的可疑区域。为了进一步降低ROI提取结果的假阳性率，所有ROI经过高斯差分滤波，对每一个象素点进行阈值判定和区域判定，确定ROI中是否存在微钙化点，并且确定微钙化点的位置，以便于通过二值化，在计算机屏幕上显示微钙化点的具体位置，这样能够帮助医生识别一些比较模糊，与周围正常区域对比度不大的微钙化点。本文对24幅DICOM格式的高分辨率乳腺钼靶X线数字影像进行实验，实验结果显示，乳腺区域提取算法可以很好的分离乳腺和背景区域，ROI提取得到83.39％的检出率和2.30％的假阳性率；对ROI进行的微钙化点检测得到83.39％的检出率，和平均每幅乳腺影像3.58个假阳性区域，在保持了检出率的同时，使假阳性率进一步降低。这一结果是比较理想的，也得到了专家医生的肯定。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第1章乳腺癌和乳腺钼靶X线影像的基础知识  7-13
  1.1 乳腺钼靶X线影像技术  7-8
  1.2 正常乳腺的X线表现  8-9
  1.3 乳腺基本病变  9-13
第2章乳腺影像微钙化点检测的概况  13-19
  2.1 乳腺钼靶X线影像中微钙化点检测的发展情况  13-15
    2.1.1 微钙化点检测对于乳腺癌早期诊断的作用  13
    2.1.2 国内外乳腺X线影像中微钙化点检测的现状  13-15
    2.1.3 乳腺X线影像中微钙化点检测的发展趋势  15
  2.2 医学数字成像和通信标准DICOM  15-18
    2.2.1 DICOM标准的发展  15-16
    2.2.2 DICOM标准的重要性  16-17
    2.2.3 DICOM格式影像在本文中的应用  17-18
  2.3 本文的研究目的和主要工作  18-19
    2.3.1 本文的研究目的  18
    2.3.2 本文的主要工作  18-19
第3章乳腺钼靶X线影像中ROI的提取  19-38
  3.1 乳腺钼靶X线影像中乳腺区域的提取  19-27
    3.1.1 C-均值聚类算法  20-22
    3.1.2 利用直方图分析C-均值聚类算法中的参数  22-24
    3.1.3 利用C-均值聚类提取乳腺区域  24-27
    3.1.4 方形网格覆盖乳腺区域  27
  3.2 对乳腺区域进行感兴趣区域提取  27-36
    3.2.1 图像的小波分解  27-31
    3.2.2 Daubechies小波分解提取ROI  31-36
  3.3 小结与展望  36-38
第4章对ROI进行微钙化点检测  38-45
  4.1 高斯差分滤波  38-40
  4.2 利用DOG滤波对ROI检测微钙化点  40-44
    4.2.1 对ROI进行高斯差分滤波  40-41
    4.2.2 象素点的微钙化点阈值判定  41-44
  4.3 小结与展望  44-45
参考文献  45-47
致谢  47

乳腺X线影像微钙化点检测研究

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