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乳腺X线影像的计算机辅助诊断新方法的研究.pdf157页
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中文摘要 乳腺癌是妇女常见的恶性肿瘤之一，早期发现、早期诊断、早期治疗是降
低乳腺癌死亡率的关键。乳腺钼靶x线摄影是目前临床诊断乳腺癌的有力工具。
但钼靶x线影像的信息只有很少部分能为人眼识别，即使富有经验的医生也很
难及时发现钼靶x线影像上早期乳腺癌的微小钙化点，以致延误病人的治疗时
机。可以说，实现乳癌早期诊断的关键技术之一是及时发现乳癌x影像中的微
小钙化并判断其是否有恶化倾向。随着计算机技术的飞速发展，基于传统乳腺
钼钯x线影像的计算机辅助检测微小钙化点已成为乳癌早期诊断的研究热点。
这主要是因为细小、颗粒状的成簇微钙化点是乳癌的一个重要早期表现。国外
统计资料表明占30％--50％的乳腺恶性肿瘤伴有微钙化。因此，不断提高微小钙化
点的检出率和准确判别其恶性度成为众多学者孜孜以求的目标。 本文建立了一个基于模块化设计思路的计算机辅助诊断系统借以对乳腺钼
靶图像上的微钙化点进行检测和模式识别。该系统分为四个模块：①预处理模
块一对乳腺钼靶x片图像进行数字化和归一化处理，得到具有相同空间分辨率和
灰度分辨率的规格化图像，以便于计算机作进一步后续处理。②感兴趣区域 ROI 提取模块一自动寻找并分割含有微钙化点的区域。以节省后续处理的工作量。本
研究将独立分量分析 IcA 用于乳腺ROI的特征提取，在此基础上用人工神经网
络 ANN 分类器进行模式识别。③微钙化点自动检测模块一实现乳腺ROI上微钙
化点的自动检测与定位。本文将差值图像去噪、阈值化分类技术和小波去噪、
ANN分类技术分别用于乳腺ROI，得到含高频信号和极高频噪声位置信息的二值
化图像及含高频
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