乳腺肿瘤的超声图像分析及良恶性判别课件

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1、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

2、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*良性恶性形态规则不规则边缘光滑毛糙边界回声清晰无内部回声分布均匀粗杂不均匀声衰减不明显明显侧后声影明显不明显纵横比<0.7>0.7*王怡,秦茜淼,陈为民,杨永明.188枚良恶性乳腺肿块声像图识别[J].上海医学影像杂志,2003,12(1):30-34.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

3、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？国内外研究现状II：系统流程一览数字化影像采集乳腺肿瘤的边缘提取乳腺肿瘤的特征提取肿瘤性质的综合考察判决结果输出选择相应的形态或纹理特征参数进行量化分析从众多参数中找出具有较强分类能力的特征参数，对乳腺肿瘤进行综合识别手动、半自动或全自动提取乳腺肿瘤边缘国内外研究现状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

4、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

5、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

6、院超声科涉及的超声仪：ATLHDI-3000、GELogic9、ACUSONSequoia-512、SIEMENSG50和HITACHI8500；探头发射频率：5MHz~14MHz；实验平台：配置为Pentium43.00GHz，内存504M的个人计算机，编程软件为Matlab6.1。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：直接用于对比度低噪声大的超声图像效果差基于传统活动轮廓模型的动态规划优点：具有较好的抗噪性缺点

7、：对边缘的初始位置敏感活动轮廓模型的初始轮廓一般由手动勾画给出灰度阈值分割和动态规划的联合运用灰度阈值分割给出初始边缘，动态规划修正初始边缘获得最终边缘优点：减少了初始边缘的人工干预，加快动态规划的收敛输入超声图像ROI选取ROI的预处理采用灰度阈值分割法提取初始边缘采用动态规划法进行初始边缘修正输出最终边缘算法流程示意图ROI:regionofinterestROI的选取ROI选择的意义：1)减少乳腺肿瘤周围具有相似灰度分布或纹理特征的组织或后方回声对正