不論農(nóng)村還是城市,腫瘤都是我國(guó)居民的主要死亡原因,其中,乳腺癌是女性腫瘤發(fā)病率最高的惡性腫瘤,并呈逐年上升和年輕化趨勢(shì)。隨著腫瘤分子生物學(xué)研究的快速發(fā)展,發(fā)現(xiàn)乳腺癌是一類高度異質(zhì)性的疾病,可以劃分為4種分子分型,即Luminal A型、Luminal B型、HER-2型和Basal-like型,不同分子分型的乳腺癌患者在疾病表達(dá),對(duì)治療反應(yīng)等臨床行為方面存在明顯的差異。如果能在病理檢查前找到一種可靠的并使乳腺癌患者免遭侵入式傷害的預(yù)測(cè)方法對(duì)其分子分型進(jìn)行預(yù)測(cè),將非常有利于醫(yī)生對(duì)后期治療方案的制定,為治療選擇提供了更有用的依據(jù)。無(wú)創(chuàng)傷性、無(wú)不良反應(yīng)的技術(shù)方法擴(kuò)散加權(quán)成像（diffusion weighted imaging,DWI）代表了進(jìn)一步發(fā)展的MR技術(shù)已在各種乳腺影像檢查中被廣泛應(yīng)用,它可以通過(guò)檢測(cè)人體組織中水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)受限制的方向和程度等信息間接反映組織微觀結(jié)構(gòu)的變化。DWI還提供了一個(gè)定量參數(shù),定義為表觀擴(kuò)散系數(shù)（apparent diffusion coeffecient,ADC）,其密切反映生物腫瘤特征,如血管結(jié)構(gòu)和水含量。基于擴(kuò)散加權(quán)成像的乳腺腫瘤異質(zhì)性影像分析研究,目... 

【文章來(lái)源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：65 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

ADC值的直方圖分布

言本文的研究過(guò)程中，由于后續(xù)的研究中只需要對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行特征提取并用進(jìn)行分類預(yù)測(cè)，因此需要對(duì)乳腺 DWI 影像進(jìn)行一些預(yù)處理才能滿足后續(xù)的研將從乳腺 DWI 影像預(yù)處理以及影像特征提取這兩個(gè)方面入手，并作詳細(xì)的介圖像預(yù)處理過(guò)程中，分為腺體分割、病灶分割以及基質(zhì)劃分。最后對(duì)感興趣區(qū)征提取，為后續(xù)研究提供了可能性。興趣區(qū)域（ROI）提取腺體分割 DWI 成像過(guò)程中，由于 b 值越高，信號(hào)越弱，信噪比越差，因此腺體分割主= 50s/mm2上通過(guò)模糊 C 均值（FCM）聚類對(duì)纖維組織進(jìn)行分割，不包括皮膚體分割的具體流程：首先在低 b 值的 DWI 圖像上通過(guò)模糊 C 均值（FCM）聚進(jìn)行分割，如圖 3.1(a)所示（標(biāo)紅色區(qū)域表示病灶），得到一個(gè)模板 3.1 (b)，然板點(diǎn)乘以對(duì)應(yīng)的 ADC 圖就得到所需要的腺體圖如圖 3.1(c)所示。

圖 3.3 展示了幾例病灶的輪廓分割結(jié)果。圖 3.2 乳腺 DWI 示意圖圖 3.3 病灶分割截面圖3.2.3 基質(zhì)劃分以前面小節(jié)中分割得到的病灶為研究對(duì)象，進(jìn)行邊緣檢測(cè)。根據(jù)邊緣檢測(cè)算子的不同，圖像邊緣檢測(cè)方法可以分為以下幾種：一階算子有 Sobel 算子，Prewitt 算子，羅盤(pán)算子；二

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2955507