乳腺癌是嚴重威脅女性健康的常見惡性腫瘤之一,乳腺鉬靶X線影像檢查為常用的無創(chuàng)性檢測手段。準確定位和分割出鉬靶圖像中的乳腺腫塊,是乳腺疾病初診的關鍵環(huán)節(jié)。通過查閱相關文獻,梳理和比對現有分割方法,本文研究提出一種基于多閾值Otsu關鍵算法的乳腺鉬靶圖像腫塊分割方法,以圖利用計算機技術更為準確快捷地分割出乳腺腫塊,達到輔助醫(yī)生準確診斷的目的。本文將乳腺鉬靶圖像分割分為三個步驟,分別是預處理、分割、后處理,并提出了各步驟的適用算法。在預處理步驟中,選擇均值濾波器處理原始圖像以減少噪聲對圖像分割的影響,利用傳統Otsu算法去除圖像標簽獲得定位后的乳腺區(qū)域;在分割步驟中,按照Otsu算法與圖像二值化相結合的思想,采用多閾值Otsu算法,得到腫塊區(qū)域二值圖像并最終確定腫塊區(qū)域;在后處理步驟中,采用二值形態(tài)學濾波方法中的開閉運算,實現分割區(qū)域邊緣光滑。上述三個步驟,分割步驟為其關鍵,本文在該步驟中提出的多閾值Otsu算法,克服了傳統單閾值Otsu算法在乳腺腫塊分割中的局限性,滿足了復雜圖像的分割要求,使乳腺鉬靶圖像的分割效果明顯提高。多閾值Otsu算法在乳腺鉬靶圖像分割算法體系中起著關鍵作用。為驗證...

【文章頁數】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 乳腺鉬靶圖像分割的研究現狀
    1.3 本文的主要工作及章節(jié)安排
2 乳腺鉬靶X線圖像相關理論及腫塊分割方法
    2.1 乳腺鉬靶X線圖像成像特點簡述
    2.2 乳腺腫塊的常見體征及數學特征
        2.2.1 紋理特征
        2.2.2 統計特征
        2.2.3 幾何特征
    2.3 乳腺鉬靶圖像常用的腫塊分割方法
        2.3.1 基于邊緣的分割方法
        2.3.2 基于區(qū)域的分割方法
        2.3.3 基于閾值的分割方法
        2.3.4 其他分割方法
    2.4 影響乳腺鉬靶圖像腫塊分割效果的因素
3 閾值分割的相關理論基礎
    3.1 圖像預處理
    3.2 基于閾值算法的圖像分割概述
        3.2.1 全局閾值分割
        3.2.2 局部閾值分割
    3.3 經典Otsu算法概述
    3.4 多閾值分割算法的原理
    3.5 實驗算法中選取多閾值的基本原理
    3.6 多閾值Otsu算法在醫(yī)學圖像中的應用
4 多閾值腫塊分割方法
    4.1 多閾值腫塊分割方法
        4.1.1 分割方法流程圖
        4.1.2 乳腺圖像預處理
        4.1.3 腫塊區(qū)域多閾值分割方法
        4.1.4 腫塊區(qū)域后處理
    4.2 本文方法的創(chuàng)新點
5 實驗結果與分析
    5.1 實驗圖庫和實驗手段
        5.1.1 實驗環(huán)境和實驗圖庫
        5.1.2 實驗評價指標的選定
        5.1.3 實驗對比算法的參數設定
    5.2 腫塊分割實驗結果與分析
        5.2.1 實驗結果與指標評價
        5.2.2 最終實驗評價結果及分析
        5.2.3 本文方法的不足之處
6.總結與展望
    6.1 總結
    6.2 展望
致謝
參考文獻
附錄A 本文方法的代碼程序



本文編號：3902724