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题名基于MCA的乳腺X线图像中肿块的自适应检测方法
被引量:3
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作者
王颖
李洁
高新波
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机构
西安电子科技大学电子工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期525-530,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.60771068No.60702061No.60832005)
教育部长江学者和创新团队支持计划(No.IRT0645)
深圳大学ATR国防科技重点实验室开放基金
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文摘
针对肿块通常大小和形状各异,并且边缘模糊的特点,提出了一种基于形态学成分分析(MCA)和直方图自适应阈值搜索的肿块检测方法.首先通过引入MCA方法有效地抑制了血管和纤维对检测的影响,在此基础上设计了一种基于直方图的自适应阈值搜索策略,根据肿瘤的生长特性,通过自适应阈值和多灰度同心层方法,有效地检测乳腺X线图像中的病变区域.通过对真实乳腺X线图像的测试实验,其结果表明,所提出的方法能够检测出不同类型的肿块区域,并且假阳性区域的数量在可接受的范围内,能够有效地辅助医生进行诊断.
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关键词
计算机辅助检测
肿块检测
形态学成分分析
自适应阈值搜索
灰度同心层
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Keywords
computer-aided detection
mass detection
morphological component analysis
adaptive threshold searching
multiple intensity layers
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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