乳腺癌是一種常見高發(fā)的惡性腫瘤病，鉬靶X線攝影是診斷乳腺癌的首選方法，但是由于乳腺組織的特殊性（乳腺組織的各部分密度比較近似），使得乳腺組織的成象質(zhì)量受到限制，從而導致一些微細的病變未能為診斷醫(yī)生所察覺。計算機輔助診斷系統(tǒng)為醫(yī)生提供一致性和重復性均好的“第二觀感”，大大降低了假陰性率，提高了真陽性率。 簇化的鈣化點和腫塊是乳腺惡性腫瘤在X線圖象上的主要表現(xiàn)，本文采用一些新的算法，分別對鈣化點和腫塊進行檢測。其中鈣化點的檢測首先通過多容許度的區(qū)域生長方法進行鈣化點的分割，提取力矩、緊縮度、傅立葉描述因子以及區(qū)域?qū)Ρ榷鹊忍卣鳎斎氲饺龑覤P網(wǎng)絡，判斷出該可疑樣本是否為鈣化點。75個樣本被應用于神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練，96個樣本作為測試集，得出該BP網(wǎng)絡的真陽性率為89.5％，假陽性率為7.3％，假陰性率為4.2％。然后我們以每平方厘米是否存在三個或三個以上鈣化點為依據(jù)，標注出所有的可疑的鈣化點簇區(qū)域。 腫塊的檢測是首先通過用基于模糊集的區(qū)域生長方法得到腫塊的分割，然后將17幅已確診的乳腺腫瘤X線圖象分成惡性組（8幅）和良性組（9幅）分別提取腫塊均值、標準差、對比度、面積周長比（緊縮度）... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
目 錄
第一章 緒論
    第1節(jié) 引言
    第2節(jié) 論文目標
第二章 乳腺癌及其診斷
    第1節(jié) 乳腺癌概述
        2.1.1 乳腺癌病理學概述
        2.1.2 乳腺癌的分類
        2.1.3 乳腺癌的診斷
        2.1.4 乳腺癌在X線下的表現(xiàn)
        2.1.5 乳腺X片診斷的難點
    第2節(jié) 乳腺X光片計算機輔助診斷技術(shù)研究的新進展
        2.2.1 鈣化點自動檢測算法研究
        2.2.2 腫塊自動檢測算法研究
第三章 系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
    第1節(jié) 系統(tǒng)概述
    第2節(jié) 數(shù)據(jù)庫模塊
        3.2.1 數(shù)據(jù)庫開發(fā)工具的選擇
        3.2.2 模塊的主要功能
    第3節(jié) 圖象處理模塊
        3.3.1 DICOM圖象的解讀
        3.3.2 圖象增強
        3.3.3 圖象的測量和輔助診斷
第四章 乳腺癌計算機輔助診斷算法研究
    第1節(jié) 腫塊的檢測方法
        4.1.1 區(qū)域生長的預處理
        4.1.2 經(jīng)典的區(qū)域生長方法
        4.1.2 模糊集和基于模糊集的區(qū)域生長
        4.1.3 腫塊特征提取與分類
    第2節(jié) 鈣化點的檢測
        4.2.1 預處理——搜尋可疑的區(qū)域種子點
        4.2.2 多忍耐度區(qū)域生長
        4.2.3 特征提取
        4.2.4 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡判別鈣化點
第五章 結(jié)果分析與展望
    第1節(jié) 鈣化點檢測結(jié)果與分析
        5.1.1 形狀特征參數(shù)的顯著性分析
        5.1.2 訓練與學習算法
        5.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入與輸出
        5.1.4 網(wǎng)絡參數(shù)的優(yōu)化
        5.1.5 檢測結(jié)果與分析
        5.1.6 進一步的討論
    第2節(jié) 腫塊檢測的結(jié)果與分析
        5.2.1 四種區(qū)域生長方法的比較
        5.2.2 區(qū)域特征值的結(jié)果分析
        5.2.3 特征集的T檢驗
    第3節(jié) 進一步的工作
        5.3.1 數(shù)據(jù)庫模塊的改進
        5.3.2 圖象處理模塊的改進
    第4節(jié) 展望
參考文獻
致 謝


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3075736