乳腺肿瘤超声图像的计算机辅助诊断方法研究

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1、中文摘要研究乳腺肿瘸越声圈像的计算机辅助诊斯(ComputerAiddedDiagnosis：CAD)方法鞠系统，戳雾蕊、穗确谶魏尉巍艨黪瘸翁亳慧憾，隽嚣生缒赣藤诊断掇供参考意见，对蹉学临床具有重大意义。本文的研究内容生要出兰部分构成：巍黢翳瘩怒声蹙豫黪透缘鼹辍、翳缓癸撬器伶类嚣实瑗。磐对善簿努存在瓣一些问题进行搛索和改避，为乳腺肿瘤超声图像的计算机辅助诊断在临床上的臌用作了一整鸯爨义熬纂勰工箨。在乳腺肿瘤越声图像的边缘提戢部分，针对乳腺肿瘤趔声图像襻在的特点，舔辩沈度低，褒煮臻声丈，部分逑缘缺失，黪瘩连

2、部微甥臻梭努毒复窳(黧壶繁，钙化灶等)，恶性肿痛可熊的复杂形状等，采用了相成的预处理方法，如非线性备离异鼓扩毅藏抑制斑点啜疹，形悉学滤波器乎澎隅像，巍方露蟓缀纯提燕黧像的对比度，并Sf入胬前成功应用予心脏MRI图像中心室内蘩检测的广义梯度矢鬟澈坛睁参数活动轮廓线模燃，囊动提取巍腺勇孛瘊越声凰像昭边缘。针对秘葡菲线饿各两异性扩散滤波没有爱对数麓声蹋像的斑点噪声穰燮的限制，将Loups提出的经对数压缩的超声豳像斑点嗓声模缴，通过甜加能动顼号l入鞠菲线往舞两彝羧扩散审，透遥施羞最枣亿，镩诤辩蕊熬动项最优板僵，铩

3、证滤波满意的结果，同时解决嚣线性务向异性扩散受迭代次数和斑点噪声尺度甑数影黼攘大等瓣题。针对克服传统Snake两火难磁的梯度必舞流场Snake收敛速艘慢，从解梯囊矢藿滚骚扩鼗方程等羧大登臻巯线程方程缝戆裳解，态分囊蕊大委稀筑对称正定筑阵的特点，采用预处理共辘梯度法快速求解梯度矢缀流场{同簿瓣Kass缝窭熬蕤于不筑全揆熬法索戆爨辍篷，奁懿线参数纯囊癸爨率下(即采样点之间距离很小)，求高维逆矩阵，耗时很火，聚用改避的不凳会橙魏渡，哭绥求5缝邀矩降，趣这求疑萋媛篷。在乳腺肿瘤超声图像的特被分析部分，通过分析馥髅

4、肿瘤在超声图像上鳇送别，结☆医生的校康经骏提取了一些识别麓力籀、叁梅褴强，不依毂采袋系统的形态特征和绞瑷特征，如结合信号处理知识获褥的径向躐离谱描述子，能很好她拯述乳腺驰瘸越声图像良恶的不同形态；结舍多分辨率黝小波分析提取的特征参数能禳始鲍寝耋乳腺瓣瘤超声鬻像良蒋散的不弼纹理。采用类阀躐和和顺序前避搜索算法进行特征选择，获得有效的特德矢量，间对也节省系统运行肘阕。在羲艨黔瘩怒声匿像盼分类嚣设；中都努，设计露稀范较露典囊代袭意义静分类嚣：基予小样本机器学习理论的支撵向量机，理论上最优的分类器贝叶斯决策，蠢熬

5、蓄学器静天王张经秘缮绉P穗络)零Fisher线蛙羯嚣l法，著缭会疆秽摸式分类方法的实验结果分析各模式分类方法的优缺点，选择泛化能力强的分类器作为乳腺肿瘤超声图像的计算机辅助诊断系统的分类器。基于本文提出的乳腺肿瘤超声图像的计算机辅助诊断系统，对来自不同超声仪器临床采集的200例乳腺肿瘤超声图像(其中良性92例，恶性108例)，随机划分训练集和测试集各半，实验结果为准确率96％，敏感性为98．2％，特异性为93．5％，阳性预测价值为94．6％，阴性预测价值为97．7％，表明该系统对乳腺肿瘤超声图像的良恶性识

6、别的有效性，有望为临床诊断提供有价值的参考意见。关键词：乳腺肿瘤，超声图像，边缘提取，特征分析，分类器4AbstractAhighpe函黼秘∞comping-aideddiagnosis(C矗D)systemofbreastmmo程inlJl仃勰onicimages啪provideartaccurateandreliabledia辨硎csecondopinionforphysicianstodistinguishbenignbreastlesionsfrommalignant01108．强epropose

7、dmethods8recomposedofthreeparts：theboundarydetectionoftheuRrasomcbreasttumors,featureanalysisandclassification。Studyandimprovementoneachparthavebeendonefortheapplicationofcomputer-aideddiagnosissystemtothediagnosisofsolidbreastRUl'IOgSonultrasoundimagescl

8、inically．Asforthebonnda珂detectionoftheultrasonicbreasttumors,duetothecharacteristicsoftheimages：poorimagecontrast,high-levelspecklenoise,boundarygapsandirregularshape,thebreasttUITlOrul扛asomcimageisfirstlypreprocess