双侧特征融合的乳腺肿块检测

摘要：

乳腺癌是妇女最常见的恶性肿瘤之一，面向乳腺钼靶 X 线图像的计算机辅助肿块检测技术可以帮助影像科医师早期发现乳腺病变。针对于单侧的乳腺肿块检测中准确率有待提升的问题，提出双侧特征融合的乳腺肿块检测算法。首先，进行图像预处理，并利用相干点漂移完成乳腺轮廓配准；然后，利用配准得到的变换矩阵获得双侧乳腺感兴趣区域，再在其中提取左右侧乳腺的单侧特征向量和双侧对比特征向量，从而建立融合的特征模型，并采用遗传选择算法对特征向量进行特征选择；最后利用极限学习机基于选择后的特征进行乳腺肿块检测。实验结果表明，与传统的基于单侧的乳腺肿块检测算法相比，文中算法能有效地提高检测准确率。

关键词：双侧特征融合、乳腺肿块检测、极限学习机、钼靶X线图像

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61402089,61472069,61100022;中央高校基本科研业务费专项资金N141904001

在线出版日期：2015-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1024-1031