乳腺肿瘤的声图像分析及良恶性判别.ppt

乳腺肿瘤的超声图像分析及良恶性判别 汪源源 沈嘉琳 复旦大学电子工程系 内容概要 课题背景介绍 课题内容介绍 ? 超声图像中乳腺肿瘤的边缘提取 ? 乳腺肿瘤的超声图像特征提取 ? 乳腺肿瘤性质的分类判别 总结与展望 概述 乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一。1999年上海市乳腺癌的发病率已跃居女性恶性肿瘤发病率之首*； 目前对乳腺癌尚无积极的预防办法，早期诊断和及时治疗是提高乳腺癌术后生存率的唯一途径； 临床主要采用触诊、乳腺X线摄片(钼靶摄片)和乳腺超声成像这三种方法检测乳腺肿瘤，其中乳腺超声成像凭借其无创、实时、可重复性强的特点，在我国很多地区都被选为乳腺影像学检查的首选方法。 * 郑莹, 李德録, 向泳梅, 李新建. 上海市区乳腺癌流行现状及趋势分析[J]. 外科理论与实践, 2001, 6(4): 219-221. 超声成像鉴别乳腺肿瘤的诊断基础 典型的良恶性乳腺肿瘤的超声图像特征比较* 存在的问题 良恶性乳腺肿瘤的超声图像特征存在一定的交叠，对于超声图像表现不典型的乳腺肿瘤，单凭其中某一条或几条指标来判断肿瘤的性质是极不可靠的； (如：纵横比0.7的纤维腺瘤也比较常见；髓样癌肿块内部回声较低且分布均匀，一般还伴有后方回声增强) ? 如何对一例肿瘤进行综合评判？ 检查医生经验和标准上的差异会导致不同的诊断结果； ? 如何提高诊断的客观性？ 超声图像自身存在着噪声大、分辨率低等缺点。 ? 如何排除干扰获得有价值信息？ 如何提高超声成像的诊断正确率 建立乳腺良恶性肿瘤的超声图像库，并不断积累病例数； 对乳腺肿瘤的超声图像特征进行量化分析，并考察各特征参数对良恶性肿瘤的分类能力； 选择分类能力强的特征构成特征参数组合，对乳腺肿瘤进行综合评估。 国内外研究现状 I ：研究对象一览 国内外研究现状 II ：系统流程一览 国内外研究现状 III：三类计算机辅助分析系统 基于乳腺肿瘤形态特征的提取与分析 考察点：肿瘤的形状和边界特征 代表参数：形状的紧致度、离心率、矩、边界的凸度和凹度、傅里叶 描述子、分形描述等 干扰因素：形态特征不典型的肿瘤 基于乳腺肿瘤纹理特征的提取与分析 考察点：肿瘤的内部、边界、后方的回声特性 代表参数：基于灰度共生矩阵的纹理描述、基于空间频率的纹理参 数、基于纹理基元长度的描述等 干扰因素：良恶性肿瘤的纹理特征交叠程度更高，较差的成像质量， 高频超声的衰减 基于乳腺肿瘤形态和纹理特征的综合分析 本课题内容的简要说明 以乳腺肿瘤的灰阶超声图像为研究对象，通过分析比较良恶性肿瘤的超声图像特征，实现对乳腺肿瘤良恶性的计算机自动判别，从而为医生的临床诊断提供有价值的参考意见，以提高乳腺癌尤其是超声图像表现不典型的乳腺癌的诊断准确率。 本课题的主要研究工作和创新点 建立具有一定病例数的图像库； 实现计算机对超声图像中乳腺肿瘤边缘的半自动提取： ? 提出灰度阈值分割和动态规划相结合的边缘提取算法； ? 提出小波分析和动态规划相结合的边缘提取算法； 实现计算机对乳腺肿瘤超声图像特征的量化研究： ? 研究乳腺肿瘤的各种形态特征的量化分析方法； ? 研究乳腺肿瘤的各种纹理特征的量化分析方法； 计算机对乳腺肿瘤的良恶性判别 ? 对量化特征作统计分析，并进行参数筛选； ? 建立基于人工神经网络的分类器，实现乳腺肿瘤的良恶性判别。 实验数据的获得 图像库规模：168幅乳腺肿瘤的超声图像，其中良性81例、恶性87例； 采集地点：复旦大学附属华山医院超声科 涉及的超声仪：ATL HDI-3000、GE Logic9、ACUSON Sequoia-512、SIEMENS G50 和HITACHI 8500； 探头发射频率：5 MHz ~ 14 MHz； 实验平台：配置为Pentium4 3.00 GHz，内存504 M的个人计算机，编程软件为Matlab 6.1。 内容概要 课题背景介绍 课题内容介绍 ? 超声图像中乳腺肿瘤的边缘提取 ? 乳腺肿瘤的超声图像特征提取 ? 乳腺肿瘤性质的分类判别 总结与展望 基于灰度阈值分割和动态规划提取边缘的基本思路 灰度阈值分割 优点：原理简单、计算量小 缺点：直接用