基于多閾值Otsu關(guān)鍵算法的乳腺鉬靶圖像腫塊分割研究
發(fā)布時間:2024-02-19 12:57
乳腺癌是嚴(yán)重威脅女性健康的常見惡性腫瘤之一,乳腺鉬靶X線影像檢查為常用的無創(chuàng)性檢測手段。準(zhǔn)確定位和分割出鉬靶圖像中的乳腺腫塊,是乳腺疾病初診的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過查閱相關(guān)文獻(xiàn),梳理和比對現(xiàn)有分割方法,本文研究提出一種基于多閾值Otsu關(guān)鍵算法的乳腺鉬靶圖像腫塊分割方法,以圖利用計算機技術(shù)更為準(zhǔn)確快捷地分割出乳腺腫塊,達(dá)到輔助醫(yī)生準(zhǔn)確診斷的目的。本文將乳腺鉬靶圖像分割分為三個步驟,分別是預(yù)處理、分割、后處理,并提出了各步驟的適用算法。在預(yù)處理步驟中,選擇均值濾波器處理原始圖像以減少噪聲對圖像分割的影響,利用傳統(tǒng)Otsu算法去除圖像標(biāo)簽獲得定位后的乳腺區(qū)域;在分割步驟中,按照Otsu算法與圖像二值化相結(jié)合的思想,采用多閾值Otsu算法,得到腫塊區(qū)域二值圖像并最終確定腫塊區(qū)域;在后處理步驟中,采用二值形態(tài)學(xué)濾波方法中的開閉運算,實現(xiàn)分割區(qū)域邊緣光滑。上述三個步驟,分割步驟為其關(guān)鍵,本文在該步驟中提出的多閾值Otsu算法,克服了傳統(tǒng)單閾值Otsu算法在乳腺腫塊分割中的局限性,滿足了復(fù)雜圖像的分割要求,使乳腺鉬靶圖像的分割效果明顯提高。多閾值Otsu算法在乳腺鉬靶圖像分割算法體系中起著關(guān)鍵作用。為驗證...
【文章頁數(shù)】:55 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 乳腺鉬靶圖像分割的研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要工作及章節(jié)安排
2 乳腺鉬靶X線圖像相關(guān)理論及腫塊分割方法
2.1 乳腺鉬靶X線圖像成像特點簡述
2.2 乳腺腫塊的常見體征及數(shù)學(xué)特征
2.2.1 紋理特征
2.2.2 統(tǒng)計特征
2.2.3 幾何特征
2.3 乳腺鉬靶圖像常用的腫塊分割方法
2.3.1 基于邊緣的分割方法
2.3.2 基于區(qū)域的分割方法
2.3.3 基于閾值的分割方法
2.3.4 其他分割方法
2.4 影響乳腺鉬靶圖像腫塊分割效果的因素
3 閾值分割的相關(guān)理論基礎(chǔ)
3.1 圖像預(yù)處理
3.2 基于閾值算法的圖像分割概述
3.2.1 全局閾值分割
3.2.2 局部閾值分割
3.3 經(jīng)典Otsu算法概述
3.4 多閾值分割算法的原理
3.5 實驗算法中選取多閾值的基本原理
3.6 多閾值Otsu算法在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用
4 多閾值腫塊分割方法
4.1 多閾值腫塊分割方法
4.1.1 分割方法流程圖
4.1.2 乳腺圖像預(yù)處理
4.1.3 腫塊區(qū)域多閾值分割方法
4.1.4 腫塊區(qū)域后處理
4.2 本文方法的創(chuàng)新點
5 實驗結(jié)果與分析
5.1 實驗圖庫和實驗手段
5.1.1 實驗環(huán)境和實驗圖庫
5.1.2 實驗評價指標(biāo)的選定
5.1.3 實驗對比算法的參數(shù)設(shè)定
5.2 腫塊分割實驗結(jié)果與分析
5.2.1 實驗結(jié)果與指標(biāo)評價
5.2.2 最終實驗評價結(jié)果及分析
5.2.3 本文方法的不足之處
6.總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 本文方法的代碼程序
本文編號:3902724
【文章頁數(shù)】:55 頁
【學(xué)位級別】:碩士
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摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 乳腺鉬靶圖像分割的研究現(xiàn)狀
1.3 本文的主要工作及章節(jié)安排
2 乳腺鉬靶X線圖像相關(guān)理論及腫塊分割方法
2.1 乳腺鉬靶X線圖像成像特點簡述
2.2 乳腺腫塊的常見體征及數(shù)學(xué)特征
2.2.1 紋理特征
2.2.2 統(tǒng)計特征
2.2.3 幾何特征
2.3 乳腺鉬靶圖像常用的腫塊分割方法
2.3.1 基于邊緣的分割方法
2.3.2 基于區(qū)域的分割方法
2.3.3 基于閾值的分割方法
2.3.4 其他分割方法
2.4 影響乳腺鉬靶圖像腫塊分割效果的因素
3 閾值分割的相關(guān)理論基礎(chǔ)
3.1 圖像預(yù)處理
3.2 基于閾值算法的圖像分割概述
3.2.1 全局閾值分割
3.2.2 局部閾值分割
3.3 經(jīng)典Otsu算法概述
3.4 多閾值分割算法的原理
3.5 實驗算法中選取多閾值的基本原理
3.6 多閾值Otsu算法在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用
4 多閾值腫塊分割方法
4.1 多閾值腫塊分割方法
4.1.1 分割方法流程圖
4.1.2 乳腺圖像預(yù)處理
4.1.3 腫塊區(qū)域多閾值分割方法
4.1.4 腫塊區(qū)域后處理
4.2 本文方法的創(chuàng)新點
5 實驗結(jié)果與分析
5.1 實驗圖庫和實驗手段
5.1.1 實驗環(huán)境和實驗圖庫
5.1.2 實驗評價指標(biāo)的選定
5.1.3 實驗對比算法的參數(shù)設(shè)定
5.2 腫塊分割實驗結(jié)果與分析
5.2.1 實驗結(jié)果與指標(biāo)評價
5.2.2 最終實驗評價結(jié)果及分析
5.2.3 本文方法的不足之處
6.總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
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本文編號:3902724
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