本文關(guān)鍵詞：乳腺腫塊分割算法設(shè)計與實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 基于內(nèi)容的圖像檢索 計算機輔助診斷 腫塊分割 C-V模型 CV-RE模型

【摘要】：乳腺癌是全球女性最常見的惡性腫瘤之一,及早發(fā)現(xiàn)及早治療才是其防治的關(guān)鍵。乳腺鉬靶X線攝影檢查技術(shù)具有操作簡潔、病患負擔的痛苦和風險相對較小,費用低廉等特點,目前已經(jīng)成為全世界公認的預防普查乳腺癌和常規(guī)檢查乳腺疾病最有效的方法之一,對早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌,提高乳腺病變診斷效率和患者的生存率具有十分重要的意義。由于乳腺X線攝片數(shù)量巨大,醫(yī)生的工作繁重,存在漏診和誤診的現(xiàn)象。在美國,因醫(yī)生漏診或誤診而耽誤治療的乳腺癌約占6%~16%,為了提高放射科醫(yī)師對乳腺癌早期診斷的準確率,計算機輔助診斷技術(shù)(CAD)逐漸被引入。但類似于“黑盒”方式的傳統(tǒng)CAD,只提示病變區(qū)域并不解釋這些區(qū)域為什么會被標記出來,且具有檢測靈敏度低而假陽性率高的缺點,降低了放射科醫(yī)師借助CAD系統(tǒng)輔助診斷的信心。而基于圖像內(nèi)容檢索的計算機輔助診斷(CBIR CAD)乳腺腫塊系統(tǒng)不單提示乳腺癌的病變區(qū)域還返回與待檢測的感興趣區(qū)域(ROI)最相似的前K幅參考圖像和相關(guān)的決策分數(shù),該系統(tǒng)所提示的參考結(jié)果逐漸被醫(yī)師所信賴。本文圍繞基于CBIR CAD中針對乳腺腫塊檢測的關(guān)鍵技術(shù)可疑腫塊分割展開研究,其目的是對乳腺癌重要特征的可疑腫塊實現(xiàn)有效的分割,進而為后續(xù)的特征提取、優(yōu)化選擇、檢測以及分類打下基礎(chǔ),最終輔助放射科醫(yī)師提高對早期乳腺癌的發(fā)現(xiàn)率和診斷的正確率。論文對目前出現(xiàn)的一些較好的乳腺可疑腫塊分割方法進行了綜述,并深入研究了這些算法,對比和分析了它們的優(yōu)點和性能,同時提出了一種新的腫塊分割方法CV-RE,該方法將粗圈定可疑腫塊區(qū)域的方法(RE-ROI)和C-V模型相結(jié)合,在經(jīng)過預處理后的圖像上進行模板匹配、二值化相似度圖像、形態(tài)學膨脹等方法得到乳腺腫塊大概的矩形區(qū)域,在此區(qū)域上使用C-V模型進行可疑腫塊的分割,有效解決了傳統(tǒng)C-V模型在處理背景趨勢不均勻圖像時的局限性,顯著地提高了腫塊的分割精度。
【關(guān)鍵詞】：基于內(nèi)容的圖像檢索 計算機輔助診斷 腫塊分割 C-V模型 CV-RE模型
【學位授予單位】：南陽師范學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;R737.9
【目錄】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 第一章 緒論11-26
• 1.1 計算機輔助診斷技術(shù)研究背景11-12
• 1.2 乳腺腫塊分割算法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 乳腺腫塊分割算法綜述13-22
• 1.3.1 基于邊緣的分割方法13-15
• 1.3.2 基于區(qū)域的分割方法15-19
• 1.3.3 兩種混合分割方法19-22
• 1.4 C-V模型研究進展22-24
• 1.4.1 存在的問題23
• 1.4.2 解決的思路23-24
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)24-26
• 第二章 基于圖像內(nèi)容檢索的乳腺腫塊診斷系統(tǒng)26-33
• 2.1 系統(tǒng)的總體框架26-28
• 2.1.1 訓練階段26
• 2.1.2 診斷階段26-28
• 2.2 圖形用戶界面28-29
• 2.3 CBIR CAD系統(tǒng)中分割算法的評價準則29-30
• 2.4 實驗數(shù)據(jù)的來源30-33
• 第三章 基于CV-RE模型的可疑腫塊分割33-42
• 3.1 感興趣區(qū)域的預處理33-34
• 3.2 粗圈定乳腺可疑腫塊區(qū)域算法（RE-ROI）34-37
• 3.3 用C-V模型分割37-38
• 3.4 實驗結(jié)果比較與分析38-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 總結(jié)及展望42-45
• 4.1 全文總結(jié)42-43
• 4.2 研究展望43-45
• 參考文獻45-48
• 附錄48
• 附錄A:攻讀學位期間取得的科研成果48-49
• 致謝49

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本文編號：992884