基于視覺感知信息的乳腺鉬靶腫塊輔助診斷研究.pdf

1、乳腺癌是危害婦女身體健康的最常見惡性腫瘤之一。目前，我國乳腺癌發(fā)病率正以每年3％~4%的增長率急劇上升。研究表明早期診斷和治療能夠有效提高乳腺癌病人的存活率。鉬靶X線攝影檢查是目前臨床上乳腺癌檢測的最主要手段。計算機輔助診斷技術(shù)（Computer-Aided Diagnosis，CAD）可以對乳腺鉬靶X線攝影進行初步檢測，將圖像中的疑似病灶區(qū)報告給醫(yī)生進行決策，但是目前檢測精度仍無法完全滿足臨床需求。因此，如何有效利用最新的信息技術(shù)有效

2、提高乳腺鉬靶 CAD的檢測精度成為一個有重要應(yīng)用價值的研究課題。
　　臨床醫(yī)學(xué)影像診斷是一個醫(yī)生視覺感知與決策的過程，其很大程度根據(jù)醫(yī)生自身經(jīng)驗進行。醫(yī)生的視覺感知行為和醫(yī)學(xué)影像診斷之間存在著緊密的內(nèi)在聯(lián)系，如何有效利用該信息以提高醫(yī)學(xué)影像輔助診斷中的決策準(zhǔn)確性是一個具有國際前沿性的研究課題。本文圍繞醫(yī)生臨床診斷時其視覺感知行為的分析和利用問題展開研究，目標(biāo)是回答兩個問題：（1）醫(yī)生讀片時單純的視覺注視信息多大程度上能反映腫塊位置

3、（可檢測性）；（2）如何利用視覺注視信息提取病灶。
　　根據(jù)上述目的，本文展開基于視覺感知信息的乳腺鉬靶腫塊檢測分析與自動提取的研究。研究方法包括三個步驟：首先用眼動儀采集醫(yī)生診斷影像時的視覺注視點序列，每個注視點都包含其在鉬靶全圖中的相對坐標(biāo)位置、停留時間和瞳孔直徑等視覺特征；基于以上三個視覺特征和DBSCAN算法對視覺注視點序列進行聚類分析，找出醫(yī)生診斷影像時的關(guān)注點位置，并且比較分析關(guān)注點與真實腫塊的位置關(guān)系，以評價“單純的