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天津大学硕士学位论文

钼靶图像计算机辅助诊断方法研究


The Research of Mammograms
Computer-aid Diagnosis







学科专业：信息与通信工程
研 究 生：刘庆庆
指导教师：刘立 副教授





天津大学电子信息工程学院
二零一二年十二月
独创性声明

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签字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日
中文摘要

乳腺癌是常见的恶性疾病之一。近年来，女性乳腺癌的发病率越来越高。2011
年,美国有 230480 例女性罹患乳腺癌，排名女性恶性肿瘤发病率第一位。在我国
北京、上海、天津等大城市的统计显示乳腺癌同样是我国女性最常见的恶性肿瘤，
且发病率呈逐年上升趋势。
乳腺影像学检查是乳腺癌诊断的重要手段。目前常用的乳腺检查的方法有：
钼靶成像，B 超检查，核磁共振成像。其中钼靶成像是最常用的方法。为了有效
地处理庞大的图像数据，乳腺图像计算机辅助诊断是现在一个重要的研究课题。
关于乳腺图像辅助诊断主要包括肿块、钙化点以乳腺密度的研究。研究表明，乳
腺密度和患乳腺癌的风险之间存在很大关系，对乳腺密度的研究具有重要的临床
应用价值。
本文讨论了计算机辅助乳腺密度分析，主要的研究内容如下：
（1）基于子区域分类的乳腺密度估计方法。传统的乳腺密度分类方法是基
于整个乳腺区域的，该方法相对于传统方法的创新在于其基于子区域的分类方
法。该方法把乳腺区域分割成连续且相互不重叠的的矩形子区域，用支持向量机
把子区域分为致密子区域和稀疏子区域两类，计算致密子区域占的比例得到乳腺
密度。该方法经过实验验证，分类效果相对于传统方法有一定的改进。
（2）针对基于子区域分类的乳腺密度估计方法的不足，对图像的预处理方
法进行了改进，预处理方法是基于小波分解的方法实现的。通过实验观察得到钼
靶图像的腺体区域和非腺体区域在小波分解后所处的频带不同，因此可以通过对
图像进行小波分解，然后对小波系数进行适当处理，最后进行小波重构的方法，
使腺体区域得到增强。实验证明，相对于第一种方法，这种改进的方法的分类性
能有一定提升，尤其是对乳腺密度小于 25%的图像。

关键词：乳腺密度 直方图的矩 子区域分类 支持向量机
ABSTRACT

Breast cancer is one of the most c