乳腺CAD中星形肿块检测算法和CR图像增强算法的研究

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1、东北大学硕士学位论文乳腺CAD中星形肿块检测算法和CR图像增强算法的研究姓名：张智祺申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：郑全录20060101东北大学硕士擘位论文摘要乳腺CAD中星形肿块检测算法与CR图像增强算法的研究摘要医学图像检测和医学图像增强技术是当前图像处理领域研究的热点，本文在实际需求的指引下，根据东软医疗系统有限公司总体研究工作部署，作者先后参加了图像检测和图像增强技术两个领域的工作。本论文主要介绍了这两种算法。本论文的第一部分详细介绍了乳腺CAD中星形肿块检测算法。星形肿块是数字乳腺图像上表征乳腺疾病的主要症状之一，而且它是在临床检测中最容易被漏诊的病变之一。本研究

2、设计了～套星形肿块检测算法，整个算法包括用小波对乳腺图进行多尺度分解、邻域形状的选取、两个重要特征的提取以及阅值的选定。在算法的设计过程中我们和临床医生一直保持密切的联系，整个试验过程中所用到的数据都来自辽宁省肿瘤医院，算法所得到的检测效果得到了临床医生的认可。本论文的第二部分详细介绍了CR图像增强算法。如何清晰地显示图像，并且不丢失所需信息是CR图像增强算法的基本要求。本文重点研究了CR图像增强的方法，提出了基于Laplacian金字塔算法与灰度扩展、动态范围压缩相结合的多尺度对比度增强的方法，实现了增强图像细节信息的同时增加图像整体对比度，并将此算法作进～步的改进，使之适用于乳腺x光片的增

3、强。关键词；乳腺片；星形肿块；小波；图像检测；图像增强东北大学硕士学位论文AbstractResearchoftheMethodsaboutSpiculatedLesions’DetectioninCADofMa癍m02ramsandCRImage’SEnhancement。AbstractMedicalimagedetectionandmedicalimageenhancementtechniquesaretheresearchhotspotinthecurrentfieldofimageprocessing，neededbytheactualapplicationsandaccording

4、tothewholeresearchplallinNeusoftMedicalSystemsCo．，Ltd．，theauthortakespartinthetworesearchingprojectssuccessively．Sothedissertationisconcemedaboutthetwomethods．TllefLrstpartofthethesisisaboutthedetectionofspeculatedlesionsincomputeraideddetectionofmammograms．Thespeculatedlesionsarethesignofbreastcanc

5、erandtheyareusuallymissedbythedoctors．nlisthesispresentsanewmethodtodetectionthespeculatedlesions．Themethodincludesdecomposingthemammogramsintomanyimageofdifferentrcsolution，thechoiceoftheshapeofneighborhood，theextractionofthetwoimportantfeaturesandthechoiceofthethreshold．Duringthedesigningofthemeth

6、odwearealwayskeepingintouch、树tllthedoctors．anda11themammogramsarefromthetlh'TlOrhospitalofLiaoningprovince．Theresultsofourdetectionmethodareapprovedbythedoctors．T1lesecondpartofthethesisisabouttheenhancementofCRimage．ThebasicrequirementofCRimageenhancementistodisplaytheimageclearlywithoutlosingusefu

7、linformation．Thisthesisemphaticallystudiestheenhancementalgorithmsandpointsoutamulti*scalecontrastamplification,whichbasedonLaplacianpyramidtransformandcombiningwithCRvaluestretchanddynamicrangereduct