乳腺X线图像结构扭曲检测的研究

针对乳腺X线图像结构扭曲(Architectural distortion,AD)检测假阳性率偏高的问题,提出了一种新的乳腺X线图像结构扭曲检测方法—相似度收敛指数(Similarity convergence index,SCI)方法.首先利用马氏距离比计算出毛刺的相似度,然后通过计算相似度加权的收敛指数增强放射状毛刺,最后提取出收敛指数的局部最大值作为候选点,并对这些候选点进行分类,检测出结构扭曲.该方法在Mini-MIAS(Mammographic Image Analysis Society)乳腺图像和北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像上进行验证,实验结果表明,本文提出的方法有效降低了假阳性率,同时适用于脂肪型乳腺X线图像和致密型乳腺X线图像.

乳腺X线图像结构扭曲检测的一种新方法

乳腺X线图像中结构扭曲的检测是乳腺癌诊断的重要手段之一.针对结构扭曲检测假阳性高的问题,运用系统工程原理,本文提出了一种新的结构扭曲检测方法.该方法通过计算毛刺相似度收敛指数增强放射状毛刺,并利用三环区域模板和收敛门限得到可疑区域,最后使用支持向量机对可疑区域分类.该方法在Mini-MIAS(mammographic image analysis society)图像数据库的64幅乳腺图像和北京大学人民医院乳腺中心50幅临床乳腺图像上进行了验证,实验结果表明,本文提出的方法能有效地降低假阳性,并且同时适用于东西方女性乳腺图像.