世界衛(wèi)生組織相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,乳腺癌已成為威脅女性健康的首要疾病,在世界范圍內(nèi)新增病例逐年增長,嚴(yán)重危害女性身心健康。臨床研究表明,早期診斷能有效降低乳腺疾病的死亡率。乳腺鉬靶X線攝影術(shù)作為乳腺疾病篩查和檢測(cè)的首選方法,有很好的敏感性和特異性,且操作簡(jiǎn)潔,成像直觀,安全無創(chuàng)傷,所以,被業(yè)界視為乳腺疾病早期預(yù)防和診斷最可靠的工具。在乳腺X線圖像中,腫塊和微鈣化點(diǎn)簇是乳腺癌的主要征兆,但腫塊和鈣化點(diǎn)對(duì)比度低、形態(tài)多樣且極不規(guī)則,易受胸肌及腺體等高致密組織的影響。因此,在臨床診斷中,放射醫(yī)師面臨很大的困境。實(shí)現(xiàn)乳腺腫塊和鈣化點(diǎn)簇的精確分割和檢測(cè),為醫(yī)師提供參考性意見,能有效提高臨床診斷的準(zhǔn)確率。本文主要以乳腺鉬靶X線圖像為研究對(duì)象,旨在探索、分析和研究乳腺病灶檢測(cè)方面的難點(diǎn)和困境,提高乳腺癌早期診斷的準(zhǔn)確率。通過調(diào)研和分析國內(nèi)外學(xué)者在病灶檢測(cè)領(lǐng)域的現(xiàn)狀,搜集并整理乳腺X線數(shù)據(jù)庫,并從病灶內(nèi)在屬性出發(fā),有針對(duì)性地探究乳腺X線鈣化點(diǎn)和腫塊檢測(cè)方法。論文主要工作歸納如下:1.提出基于Contourlet變換和無耦合鏈接SPCNN（Simplified Pulse CoupledNeural Netwo... 

【文章來源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：149 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

MIAS數(shù)據(jù)庫圖像展示

10（a）正常（b）腫塊 （c）鈣化點(diǎn) 圖 1-5 DDSM 數(shù)據(jù)庫圖像展示庫中的圖像來源于東方女性，庫中包含病例 4圖像 15 幅，正常圖像 33 幅，腫塊圖像 17 m，數(shù)字化后的圖像大小為 2510×2000，圖像灰

（a）正常 （b）鈣化點(diǎn)（c）腫塊圖 1-6 JSMIT 數(shù)據(jù)庫圖像展示1.4.4 INbreast 數(shù)據(jù)庫INbreast[58]數(shù)字乳腺攝影圖像是于 2008 年 4 月~2010 年 7 月在葡萄牙波爾圖乳房中心獲得。圖像大小為 3328×4084 或 2560×3328 像素，總共 115 例（410 張圖像），其中 90 例患乳腺癌（每例 4 幅圖像），25 例乳房切除患者（每例 2 幅）。病變類型主要有腫塊，鈣化，不對(duì)稱以及結(jié)構(gòu)扭曲。對(duì)于病變圖像，專家提供了精確的病灶輪廓，以 XML 格式保存。在 56 例腫塊病變圖像中，11 例良性病例，45 例惡性，總共包含 107 幅腫塊圖像，總計(jì)包括 116 個(gè)腫塊。其中有 301 幅圖像存在鈣化點(diǎn)，被專家標(biāo)記為含有鈣化點(diǎn)簇的圖像為 21 幅，總計(jì) 27 個(gè)鈣化點(diǎn)簇集。圖 1-7 展示了 INbreast 數(shù)據(jù)庫中常見的鈣化點(diǎn)和腫塊病變圖像。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[3]基于PCNN的圖像去噪和圖像增強(qiáng)方法研究[D]. 張紅娟.蘭州大學(xué) 2011
[4]乳腺鉬靶X光片上微鈣化點(diǎn)的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)的研究[D]. 王磊.浙江大學(xué) 2010
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碩士論文
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[2]基于視覺注意機(jī)制的圖像顯著性檢測(cè)[D]. 范青.江南大學(xué) 2015
[3]輪廓波變換及其在圖像處理中的應(yīng)用[D]. 肖玉梅.蘇州大學(xué) 2011
[4]乳腺腫塊計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)算法研究[D]. 張橋新.西安電子科技大學(xué) 2009
[5]計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)在乳腺X線攝影中應(yīng)用價(jià)值的研究[D]. 張小梅.天津醫(yī)科大學(xué) 2008



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