基于特性模型与神经网络的乳腺图像肿块自动检测技术.pdf

第31卷第7期 电子与信息学报 Vbl．31NO．7 2009年7月 JournalofElectronics＆Information Jul．2009 Technology 基于特性模型与神经网络的乳腺图像肿块自动检测技术 徐伟栋① 刘 伟① 厉力华① 夏顺仁@ 马 莉① 邵国良@ 张娟@ …(杭州电子科技大学生物医学工程及仪器研究所杭州 310018) …(浙江大学生物医学工程系 杭州 310027) …(浙江省肿瘤医院放射科杭州 3100221 摘要：钼靶X线摄影是最常用的乳腺癌早期诊断手段。该文针对乳腺图像中的肿块提出了一种基于特性模型与 神经网络的计算机辅助诊断技术。它首先建立两种特性模型分别描述脂肪组织和腺体组织中的肿块；然后对脂肪中 的肿块采用迭代阈值法进行检测，对腺体中的肿块采用小波域黑洞检索法进行标记；接着采用一种基于Canny算 子和能量场约束以及ANFIS控制的填充膨胀方法分割疑似肿块；最后使用一种MLP分类器剔除假阳性。实验结 果表明，该算法在面对特性迥异的多种肿块时可取得较高的检测精度，并保证较低的假阳性率。 关键词：乳腺X线图像：计算机辅助诊断：肿块；ANFIS；MLP 中图分类号：R318．04；TP391．76文献标识码：A AutomaticDetectionoftheMassesin the Manmlogranls CharacteristicandNeuralNetworks Using Modeling Xu Liu、Ⅳbi④ LiLi—hua④ XiaShun—ren② Wei—dong(D MaLi∞ Shao Juan@ Guo-liang㈣Zhang Biomedical and Dianzi …(Institute加r EngineeringInstrumentation，HangzhouUniversity，Hangzhou310018，China) oy …(DepartmentBiomedical眈∥neerin9，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China) oy Cancer …(DepartmentRadiology，Zhefian9Hospital，Hangzhou310022，China) isaconventionaldetectionmethodforbreastcancer．Anovel Abstract：Mammographyearly Computer-Aided forthemassesis inthis characteristicmodelsarebuiltto proposedpaper．Two up Diagnosis(CAD)method thenla88e8withvarious iterative iscarriedouttodetectthemasSeSinthe represent