乳腺x线图像微钙化点检测算法研究

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1、哈尔滨工业大学工程硕士学位论文第1章绪论1.1课题背景近年来，国内乳腺癌发病率较前几年明显增高，已占妇女恶性肿瘤的首位，并有逐渐上升的趋势。早期发现、早期诊断、早期治疗能够明显提高5 年生存率[1]。乳腺钼靶X线摄影适用于乳腺组织成像，是临床筛检早期乳腺癌 最可靠和最常用的手段，已成为目前诊断乳腺癌的首选方法[2]。佳木斯大学第一附属医院是黑龙江东部地区重要的医疗单位，年门诊接待量50多万人次，是三江地区乳腺疾病的诊断中心、治疗中心和研究中心，该院放射科主要使用钼靶X线摄影对乳腺疾病进行检查与诊断。该科室的有关统计数据表明，乳腺X线检查能降低大约30%的乳腺癌死亡率，但乳腺X线漏诊率

2、也高达25%，而且钼靶X线摄影的信息只有3%能为人眼所见。细小、颗粒状成簇的微钙化点是早期乳癌的一个重要表征，约有30%~50%的乳腺恶 性肿瘤伴有微钙化点[3]。一般认为微小钙化超过5枚/cm2即定义为成簇，应 怀疑乳腺癌，多数学者认为成簇样微小钙化超过20枚/cm2，大小不等、密度 不匀，细沙型、混合型等可诊断为恶性病变[2]。由此可看出，乳腺癌早期诊断的关键是及时发现乳腺X线影像中的微小钙化点，并根据钙化点的数目、大小及分布形态来鉴别诊断乳腺钙化的良性与恶性。颗粒远大于0.5mm的微钙化点在钼靶乳腺X片中尚可被肉眼发现，但颗粒在0.5mm左右的微小钙化点则需借助于数字图像处理技

3、术才能被检测到。基于上述原因，佳大第一附属医院放射科提出课题要求：对钼靶X线图像进行处理，检测微钙化点，提高图像对比度，从而辅助临床医生更好地诊断，降低漏诊率与误诊率。钼靶X线摄影是唯一能查出早期的临床无症状的隐匿性乳腺癌的检查方法。但由于乳腺肿块的形状多样，与周围组织的对比度低，边缘模糊；钙化点大小不一，形状各异，分布多变；可疑病变区域与其周围组织之间的强度差微弱等原因，对于X线图像中的肿块和微钙化点的分割是非常困难的。本课题根据钼靶X线图像灰度分布特点，使用合理的算法对图像进行增强，从而使X射线照片中较模糊、对比度差的细节得以突出；并通过对比的方法，找到适用于乳腺X线图像中微钙化

4、点检测的方法，从而提高确诊率、降低误诊率，具有一定的临床应用价值。-1-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文1.1国内外研究现状与分析目前，基于数字图像处理技术的乳腺X线图像计算机辅助诊断系统的研究已成为医学图像处理领域的热点之一，其主要实现技术涉及到对病灶部位的图像增强，微钙化点的特征提取及对恶性肿瘤的图像识别等。目前对钼靶X线片做图像增强与检测乳腺影像中微钙化点的方法都很多。主要方法有：基于小波变换的图像增强与微钙化点检测技术[4,5]、基于统计学的微钙化点检测技术[6]、基于形态学灰度重构的微钙化点检测技术[7]、基于遗传算法的微钙化点特征优化及检测技术[8,9]、基于Top-hat

5、的微钙化点检测技术[10]、基于支持向量机的微钙化点检测技术[11,12]等，不同方法检测的侧重点各有不同。1.2.1基于小波变换的微钙化点检测技术从图像处理的角度看，乳腺X片是由高频微钙化点、低频背景和极高频的噪声构成。而小波变换可以从不同分辨率上对变换函数进行处理，用二进小波变换在低频段采用长时间窗，在高频段采用短时间窗，将原始信号分解为具有不同分辨率、不同频率特征和方向特征的子带信号，这些子带信号具有良好的时域、频域等局部特性。小波变换的这种“显微镜”功能使得它非常适用于从低频背景和高频噪声中提取微钙化点感兴趣区域[13]。为了提高图像的对比度，首先对原始乳腺X片进行二维小波变

6、换分解，分别得到图像的一个近似分量(低频分量)和三个细节分量(水平高频分量、垂直高频分量和对角分量)。然后对分解后的高频细节分量通过采取全局非线性变换，从而实现多尺度自适应增益的目的。利用这种技术可以将图像分解后高频子带中小波系数小于阈值的部分进一步缩小，而大于阈值的部分则进行放大。我们知道，边缘和突变点反映在高频部分，因此如果在低频近似部分进行边缘检测，再对其进行小波重建，就可得到一个保留高频而削弱低频的图像，进一步的，如果在小波变换后的系数中，把高频部分系数加强，则可检测出突变点和边缘点。这些应用都得到了良好的结果。1.2.2基于统计学的微钙化点检测技术利用统计学中的偏度、峰度和

7、箱线图极端值三个参数[6]可以实现微钙化-2-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文点的检测算法。算法运用于小波分解后增强了的水平、垂直和对角三个方向细节分量上。首先将细节分量子图划分成相同大小的正方形区域，如n╳n个像素，然后计算这些区域的偏度、峰度以及分布的不对称性。偏度是对分布偏斜方向和程度的度量，峰度则是对统计数据分布陡峭程度的度量。如果某一区域包含微钙化点，由于微钙化点是淹没于极高频噪声和低频背景中的高频图像信号，那么细节图像小波系数分布的对称性将受到破