基于x线图像的乳腺肿块检测与分类方法研究

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1、学校代码：密级：公开博士学位论文论文题目基于线图像的乳腺肿块检测与分类方法研究学科专业电路与系统作者姓名韩振中指导教师陈后金教授二零一五年一月如交乂博士学位论文基于线图像的乳腺肿块检测与分类方法研究作者：韩振中导师：陈后金北京交通大学年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可以为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服

2、务。保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：签字闩期签字闩期：年丨月又闩年月广円予校代码：密级：公开北京交通大学博士学位论文基于线图像的乳腺肿块检测与分类方法研究作者姓名：韩振中学号导师姓名：陈后金职称：教授学位类别：工学学位级别：博士学科专业电路与系统研究方向：数字图像处理北京交通大学年月致谢光阴似箭日月如梭，转眼之间六年时光匆匆流过。回首校园生活的点点滴滴，仿佛就发生在昨天。想起过去几年里给予我真诚帮助与关心的老师、同学、朋友以及家人，我的眼角有些湿润，心中那份无以言表的感激之情再次涌动。你们的教导和鼓励是我前进的动力，我每一点的进步无不都凝结着你们的帮助与

3、支持。我再也无法压制内心中那种强烈的感激之情，请允许我真诚的说一声：谢谢你们！首先，我要向我的导师陈后金教授表达由衷的感谢！恩师以他大家的气度、深邃的思维、广阔的视野指引我跨入了这个朝气蓬勃、生机盎然的研究邻域。陈老师学识渊博，精益求精，为人师表，率先垂范，传道授业！每当我遇到挫折的时候，是他煞费苦心的幵导，给予了我战胜失败的勇气；每当我研究遇到瓶颈的时候，是他言简意赅的指点，启迪了我开拓创新的思路；每当我因为一点小小成果而沾沾自喜的时候，是他执着追求的精神，敦促着我永不懈怠的探索！恩师不仅仅指导我如何脚踏实地的做研究，他在生活中的幽默、宽容、豁达更是教会了我许多待人处事的道理

4、。再次向我敬爱的恩师表示最崇高的敬意和最衷心的感谢！其次，感谢在我研究与学习过程中给予我帮助与支持的老师、师兄、师姐、师弟和师妹们，尤其是彭亚辉老师、李居朋师兄、姚畅师兄、杨娜师姐、李艳凤师妹、曹霖师弟以及实验室的其他硕士师弟师妹们。我们一同走过了多年的风风雨雨，学友情深，情同兄妹，充满着关爱，留给了我最值得珍藏的美好记忆。感谢我的家人，尤其是我的父母，他们无私的关爱和不遗余力的支持是我在风雨中前进的动力，也是我能够在学校专心完成学业的前提保障。“谁言寸草心报得三春晖。”感谢参与本论文评审与答辩的各位专家学者，是你们付出的辛勤劳动给了我一个审视这几年来学习研究成果的机会，明确了

5、我今后的发展方向。最后，再一次感谢所有关心、爱护和支持过我的朋友们，祝他们一生幸福安康！摘要摘要乳腺癌是一种女性中常见的恶性肿瘤，早期诊断是治愈该病的最有效手段。在乳腺癌早期诊断的诸多方法之中，乳腺线摄影术被公认为最可靠、最便捷的方法，然而早期的乳腺癌影像学特征一般不够明显，且易受医师主观影响，以至于假阴性与假阳性情况时有出现。基于乳腺线图像的乳腺癌计算机辅助诊断系统可以有效辅助放射科专业医师提高乳腺癌诊断的精度、效率和一致性。现有的乳腺癌诊断方法性能还达不到专业医师的认可要求，还有非常大的提升空间。本文以提高基于乳腺线图像的乳腺癌诊断方法性能为目标，针对乳腺线图像中的肿块检测

6、与诊断方法进行深入研究，开展的主要创新性研究工作以及获得的贡献总结如下：针对现有肿块检测方法检测速度较慢的问题，提出了一种基于乳房肿块摄影特点的乳腺线肿块建模方法，利用该模型定义的肿块内部点特征能够快速定位肿块。在此基础上，结合相应的聚类算法最终获得完整的肿块区域。针对现有肿块分层检测算法的不足，提出了一种基于简化型标记脉冲耦合神经网络（模型的乳腺线肿块分层检测方法，在保证较低假阳性率的前提下，有效地改进检测灵敏度。为了精确分割肿块，提出了一种基于与改进型矢量模型的乳腺线肿块分割方法，较现有方法更适合于东方女性乳腺线图像对比度较低的特点。提出了一个新的基于形态学骨架分歧点的形状

7、特征，用以增强肿块形状描述。此外，提出了一种结合非下采样小波变换（与灰度共生特征（的肿块区域纹理特征提取方法。实验结果表明本文所提取特征在区别肿块良恶性方面表现出显著优势。为了进一步提髙肿块分类的性能，提出了一种基于特征加权支持向量机的乳腺线肿块分类方法。在详细的肿块特征分析基础上，提出了影响特征权值设定的内外部因素假设，从而合理分配中的各特征权值，实验结果表明该方法分类性能优于现有方法。北京交通大学博士学位论文本文研究属于信息学与医学交叉学科的范畴，研究成果解决了乳腺癌肿块计算机辅助诊断系