基于顯著性檢測的乳腺超聲圖像全自動分割方法.pdf

1、乳腺癌是多發(fā)于女性群體的常見惡性腫瘤，對女性的身心健康造成了嚴(yán)重危害。對癌癥的早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療是國際醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的癌癥最佳治療手段。超聲具備對人體無創(chuàng)傷、無放射、精確度高、成本低廉等優(yōu)勢，成為了廣泛應(yīng)用于乳腺癌臨床診斷的主要影像學(xué)手段。將計算機(jī)輔助診斷（CAD）系統(tǒng)應(yīng)用到對乳腺癌的診斷過程中，能輔助醫(yī)生進(jìn)行判斷，提高結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性和減少誤診、漏診情況，對病情的診斷和治療有重要意義。
　　對腫瘤的分割是乳腺超聲CAD系統(tǒng)中

2、關(guān)鍵而又具有挑戰(zhàn)性的步驟。目前的乳腺腫瘤分割方法多為半自動方式，即在算法運行的過程中需要人工進(jìn)行諸如圈定感興趣區(qū)域、選取種子點等干預(yù)指導(dǎo)。當(dāng)面臨大量任務(wù)時，人工操作成為算法運行的瓶頸。醫(yī)生在對乳腺超聲圖像進(jìn)行判讀時，會結(jié)合圖像序列間的聯(lián)系，對單幅圖像的結(jié)果進(jìn)行校準(zhǔn)修正，然后得出準(zhǔn)確的結(jié)論。現(xiàn)有的乳腺腫瘤分割方法多以單幅超聲圖像作為處理單元，僅根據(jù)單幅圖像信息進(jìn)行分割的結(jié)果在全局一致性上存在著不足。
　　針對上述乳腺腫瘤分割方法存在

3、的問題，本文提出了基于顯著性檢測的乳腺腫瘤全自動分割方法，主要內(nèi)容包含有以下兩方面：
　　首先，本文提出了基于單幅圖像顯著性檢測的乳腺腫瘤分割方法。該方法結(jié)合乳腺的解剖學(xué)結(jié)構(gòu)和超聲圖像特點，基于單幅超聲圖像信息構(gòu)造位置先驗顯著圖和背景線索顯著圖。兩張顯著圖在反映乳腺腫瘤顯著性上各有優(yōu)點，通過二者的融合生成初始顯著圖。針對初始顯著圖在表現(xiàn)顯著目標(biāo)即腫瘤上存在的內(nèi)部不均勻致密的情況，通過結(jié)合模糊連接的顯著值傳播方法獲得最終的顯著圖。實

4、驗結(jié)果表明，該方法生成的顯著圖能夠有效剔除背景并且凸顯腫瘤區(qū)域。
　　其次，本文提出了結(jié)合視頻顯著性檢測和隨機(jī)游走算法的乳腺腫瘤分割方法。該方法以圖像序列為處理單元，構(gòu)建了以超像素為單元的圖模型，并定義了用于反映圖像區(qū)域的局部信息的結(jié)點幀內(nèi)鄰居和幀間鄰居。通過包含結(jié)點鄰居關(guān)系的圖像序列內(nèi)的顯著值同步更新方法更新基于單幅圖像信息的顯著圖，獲得更為均勻致密且一致性高的顯著性檢測結(jié)果。在視頻顯著性檢測的基礎(chǔ)上，根據(jù)顯著值選定生成大量的、