（机械电子工程专业论文）基于钼钯图像的计算机辅助乳腺癌检测系统中关键技术研究.pdf

武汉科技大学博士学位论文第1 页 摘要。 乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，早期的检测能极大地降低死亡率。钼靶成像技 术采用低剂量x 射线检查妇女的乳房，是临床上女性乳腺癌疾病最常用的检测手段。医 生通过观察钼靶图像中的钙化、肿块等异常区域来诊断妇女乳腺癌，但是图像的阅读对医 生的临床经验要求较高，诊断结果往往也会受主观因素的影响，因此研制可靠的计算机辅 助诊断系统具有重要的现实意义。 本文主要对基于钼靶成像技术的计算机辅助癌症诊断系统的一些关键技术进行了研 究，主要开展的工作如下： 1 ) 图像增强是计算机辅助癌症诊断系统中得到医生肯定的一种技术并得到了广泛的 应用。本文对p e g 压缩图像的增强技术进行了研究，提出了一个新的基于d c t 域的p e g 压缩的图像的增强算法。在该算法中，根据用户给定目标的对比度值和视觉质量要求，先 增强每个d c t 块，再将整个图像进行解压，采用遗传算法搜索最优参数设置来对图像进 行增强。通过客观测试和主观测试，这种新的算法有效减少增强效果所带来的边块效应， 大大提高了医生对乳腺非正常区域的辨别。 2 ) 目前肿块的分割多采用人工方式或半自动分割方式，人工分割方式效率不高，半 自动分割方式也需要人工干预，本文将两种常用的图像分割方法进行了结合，提出了一种 全自动的乳腺肿块分割算法。该算法先用标记分水岭算法对乳腺肿块进行粗分割，然后使 用本文改进的水平集活动轮廓方法对肿块进行精确分割。分水岭分割运行速度快，水平集 方法分割精准，新的算法结合这两种方法的优点，加快了整个分割处理的过程，并提高了 分割效率。此外，该方法具有良好的拓扑适应性，它可以处理形状较为复杂的乳腺肿块。 3 ) 典型的良性肿块具有圆形、平滑且清晰的边界特征，而恶性肿瘤通常具有多刺、 粗糙且模糊的边界特征，边界的特征是肿块良恶性诊断的重要依据。乳腺肿块区域被分割 出来以后，除了提取肿块的统计特征、几何特征和纹理特征等常用特征以外，本文提出了 梯度信息中的一套新特征。该特征由乳腺肿块边界及肿块与图像背景问带状区域所提取， 用来表达基于轮廓像素相对梯度走向的突刺结构，此类特征的增加提高了分类结果的准确 率。此外，本文在经典l b p ( 局部二进模式) 的基础上提出了i l b p ( 改进的局部二值模 式) 算子。该算子将图像块的中位数作为新的阈值，并且保持了中心像素值的信息。从1 l 到9 x 9 的图像块提取i l b p 特征以后的分类结果表明使用新特征的分类准确率比使用原始 的l b p 特征的分类准确率提高了5 左右。 4 ) 肿块分类可作为计算机辅助诊断乳腺癌的重要依据。目前乳腺肿块的分类主要基 于单分类器算法或改进算法。为了满足对肿块特征普适性和鲁棒性的要求，本文将诸多特 征融合来训练分类器；同时研究了各种不同的分类算法来识别肿块的良恶性，包括l d a ( 线 本学位论文的研究工作受国家自然科学基金( 3 1 2 0 1 1 2 1 ) 资助 第1 i 页武汉科技大学博士学位论文 性判别分析) + k n n ( k 最邻近结点算法) ，r f ( 随机森林) 算法和s v m ( 支持向量机) 等：并在大型数据样本集中对上述算法进行了评价和测试，为形成高精度的乳腺癌肿块异 常区域检测和良恶性识别算法提供坚实的基础。 5 ) 数字化技术的显著进步和医学影像数量的几何级增长，医生对相似病例的图像查 阅工作变得更加困难和耗时。本文还设计并实现了一个基于纹理特征的乳腺癌肿块图像检 索系统；该系统主要根据输入图像的纹理特征，计算输入图像和样本图像的相似度，实现 了特征提取、查询、匹配、显示等功能。系统仿照医生诊断的一般流程，返回的相似参考 病例图像，有效地辅助医生从大量的经验数据中得到经验值，从而对当前病例的确定提供 帮助。 关键词：钼靶图像增强；乳腺肿块检测；肿块分割；特征提取；肿块分类；基于内容的图 像检索 武汉科技大学博士学位论文 第1 i i 页 a b s t r a c t b r e a s tc a n c e ri st h em o s tc o m n a o nm a l i g n a n c yi nf e m a l e s e a r l yd i a g n o s i sa n dt r e a t m e n t c a ni n c r e a s et h es u r v i v a lr a t e m a m m o g r a p h yi sc u r r e n t l yt h em o s te f f e c t i v em e t h o dt od e t e c t e a r l yb r e a s td i s e a s e ，b yu s i n gt h el o w d o s ex - r a yt oc h e c kt h eb r e a s t s t h er a d i o l o g i s t sd i a g n o s e b r e a s tc a n c e ra c c o r d i n gt ot h ea b o r n a l m a l i t yi nm a m m o g r a p h ys u c ha sm i c r o - c a l c i f i c a t i o n sa n d m a s s e s f o rt h er a d i o l o g i s t e s ，h o w e v e r , g r e a tc l i n i c a le x p e r i e n c e sa r er e q u e s t e dt or e a dt h e m a m m o g r a p h yi m a g e s ，a sw e l la st h e i rd i a g n o s i sc o u l db ea f f e c t e db ym a n ys u b j e c t i v ef a c t o r s t h e r e f o r e ，i ti sn e c e s s a r y t od e v e l o pr e l i a b l ec o m p u t e ra i d e dd i a g n o s i s ( c a d ) t oo v e r c o m es u c h l i m i t a t i o n s i nt h i st h e s i s ，w ei n v e s t i g a t e dt h ek e yc a dt e c h n i q u e sr e l a t e dt oc a l c i f i c a t i o na n dm a s s d e t e c t i o na n dd i a g n o s i si nm a m o g r a p h ya n ds o l v e ds o m ep r o b l e m sf r o mc u r r e n ta l g o r i t h mi n b r e a s tc a n c e rd e t e c t i o n t h er e l a t e dw o r k sa r ec a r r i e do u ta sf o l l o w s ： 1 i m a g ee n h a n c e m e n t i sw i d e l yu s e di nc a l c i f i c a t i o nd e t e c t i o n b u tc u r r e n ta l g o r i t h mc o u l d a f f e c tt h ec o r r e c td i a g n o s i sb ye n h a n c i n gi m a t ef e a t u r e sa n dn o i s e st o g e t h e r i no r d e rt op r o c e s s t h em a m m o g r a p h yi m a g ec o m p r e s s e db yj p e ( 3w ei n v e s t i g a t e dt h ei m a g ee n h a n c e m e n t t e c h n i q u eb a s e do nd c t d o m a i na n dp r o p o s e dan e wa l g o r i t h m i nt h i sa l g o r i t h m ，e a c hd c t d o m a i ni se n h a n c e df i r s t l ya c c o r d i n gt ot h ec o n t r a s tv a l u ea n dv i s u a lq u a l i t yg i v e nb yt h eu s e r t h e nt h ew h o l ei m a g ei sd e c o m p r e s s e da n de n h a n c e db yt h eo p t i m i z e dp a r a m e t e r sf r o mg e n e t i c a l g o r i t h m t h i sn e wa l g o r i t h mc a l ld e c r e a s et h ea r t i f a c td u et oe n h a c e m e n te f f e c t i o n ，w h i c hh a s b e e nt e s t e db yo b j e c t i v ea n ds u b j e c t i v ed e t e c t i o n ，w h i c hc a ns i g n i f i c a n t l yi m p r o v et h e i d e n t i f i c a t i o no fc a l c i f i c a t i o ni nb r e a s tb yr a d i o l o g i s t s 2 m a n u a la n ds e m i a u t o m a t i cs e g m e n t a t i o na r em a i n l yu s e di nm a s ss e g m e n t a t i o n h o w e v e r , m a n u a ls e g m e n t a t i o nl a c ke f f i c i e n c y , s e m i - a u t o m a t i cm e t h o ds t i l ln e e d st h em a n u a l i n t e r v e n t i o n w et r i e dt oc o m b i n et h et w oc o m m o nm e t h o d st o g e t h e ra n dp r o p o s e daf u l l y a u t o m a t i ca l g o r i t h mf o rb r e a s tm a s ss e g m e n t a t i o n t h em a s si sr o u g h l ys e g m e n t e db yt h e m a r k e dw a t e r s h e da l g o r i t h m ，a n dt h e np r e c i s e l ys e g m e n t e db yo u ri m p r o v e dl e v e ls e ta c t i v e c o n t o u r t h en e wa l g o r i t h mc o m b i n e st h ef a s tr u n n i n gs p e e do fw a t e r s h e da n dp r e c i s e s e g m e n t a t i o no fl e v e ls e t , w h i c he n s u r et h ef a s ta n de f f i c i e n ts e g m e n t a t i o n m o r e o v e r , t h e s e a l g o r i t h m sp o s s e s sg o o dt o p o l o g i c a lf l e x i b i l i t y , e n a b l i n gs e g m e n t a t i o no f m a s sw i t hc o m p l i c a t e d c o n t o u r 3 i ti sk n o w nt h a tat y p i c a lb e n i g nm a s sh a sar o u n d ，s m o o t h ，a n dw i t hw e l l - c i r c u m s c r i b e d b o u n d a r y , w h i l eam a l i g n a n tt u m o ru s u a l l yh a sas p i c u l a t e d ，r o u g ha n db l u r r yb o u n d a r y t h u s ， t h i sr e s e a r c hw o r ki ss u p p o r t e db yn s f c ( n 03 1 2 0 1 1 2 1 ) 第页武汉科技大学博士学位论文 b o u n d a r ya n a l y s i sh a sb e e nw i d e l yu s e df o rt h eb e n i g no rm a l i g n a n tc l a s s i f i c a t i o no fm a s s e s a f t e rt h es e g m e n t a t i o no fm a s sr e g i o n ，s t a t i s t i c s ，g e o m e t r ya n dt e x t u r ef e a t u r e sh a v eb e e n e x t r a c t e d o t h e rt h a nt h e s e ，w ep r o p o s e dag r o u po fn e wf e a t u r e sf r o mg r a d i e n ti n f o r m a t i o n ， w h i c ha r ee x t r a c t e df r o mh eb o u n d a r yo ft h em a s sa n dm a r g i nr e g i o nb e t w e e nm a s sa n d b a c k g r o u n dt oe x p r e s st h es p i c u l a t i o nb a s e do nt h er e l a t i v eg r a d i e n to r i e n t a t i o no fm a s sc o n t o u r p i x e l s s u c hf e a t u r e sc o u l di n c r e a s et h ea c c u r a c yr a t e w ea l s oa n a l y z e dt h et e x t u r ef e a t u r e sa n d p r o p o s e da ni m p r o v e dl o c a lb i n a r yp a t t e r n ( i l b p ) o p e r a t e ro nt h eb a s i so fc l a s s i c a ll o c a lb i n a r y p a t t e m ( l b p ) i l b po p e r a t e rc h o o s e st h em e d i a no fi m a g eb l o c ka s t h en e wt h r e s h o l da n d m a i n t a i n st h ei n f o r m a t i o no fc e n t e rp i x e lv a l u e t h ec l a s s i f i c a t i o nr e s u t l sb a s e do nt h ei l b p f e a t u r e se x t r a c t e df r o mlxlt o9 9i m a g eb l o c k ss h o w e st h a t ，t h ea c c u r a t er a t i o nf o r c l a s s i f i c a t i o nb a s e do nn e wf e a t u r e si n c r e a s e s5 c o m p a r i n gt ot h a to nt h eo r i g i n a ll b p f e a t u r e s 4 ) m a s sc l a s s i f i c a t i o ni st h em a j o rs u p p o r tf o rt h ec a di nb r e a s tc a n c e rd i a g n o s i s m o s t m a s sc l a s s i f i c a t i o ni sm a d eo nt h es i n g l eo ri m p r o v e dc l a s s i f i e r , af e wi so nt h ei n t e g r a t e d c l a s s i f i e r t os a t i s f yt h er e q u s to fu n i v e r s a l i t ya n dr o b u s t n e s sf o rm a s sf e a t u r e s ，w et r a i n e dt h e c l a s s i f i e rb y i n t e g r a t e d f e a t u r e s t h e s i n g l e c l a s s i f i e rb ym a c h i n e l e a r n i n g m e t h o d si s i n v e r s t i g a t e d ，i n c l u d i n gl i n e a rd i s c r i m i n a n ta n a l y s i s ( l d a ) a n ds u p p o r t v e c t o rm a c h i n e ( s v m ) 。 w ea l s ot e s t e da n de s t i m a t e dt h ea b o v em e t h o d si nt h el a r g ed a t as e t t h er a n d o mf o r e s t ) i s f i r s tu s e df o rm a s sc l a s s i f i c a t i o n o u rw o r kp r o v i d e ss o l i ds u p p o r tf o rt h ep r e c i s ed e t e c t i o na n d c l a s s i f i c a t i o no fa b n o r m a l i t yi nb r e a s tm a s s 5 ) o nt h eb a s i so ft h ea b o v er e s e a r c h ，w ed e s i g na n d r e a l i z eab r e a s tm a s si m a g e sr e t r e v i a l s y s t e mb a s e do nt e x t u r ef e a t u r e s t h i ss y s t e mc a n sc a l c u a l t et h es i m i l a r i t yb e t w e e ni m p u ti m a g e a n ds a m p l ei m a g ea c c o r d i n gt ot h et e x u r ef e a t u r e so fi n p u ti m a g e f e a t u r e se x t r a c t i o n ，i n q u i r y , m a t c h i n ga n dd i s p l a yc a i l f u n c t i o nw e l li nt h i ss y s t e m i tp r o v i d st h ev i s u a la s s i s t a n c et o r a d i o l o g i s t sb ym i m i c i n gt h e i rd i a g n o s i sp r o c e s sa n dr e t u r ns i m i l a rr e f e r e n c ec a s ei m a g e k e yw o r d s ：m a m m o g r a p h ye n h a n c e m e n t ，m a s sd e t e c t i o n ，m a s ss e g m e n t a t i o n ，f e a t u r e e x t r a c t i o n ，m a s sc l a s s i f i c a t i o n ，c o n t e n t b a s e di m a g er e t r i e v a l 武汉科技大学博士学位论文第1 页 1 1 研究背景与意义 第一章绪论帚一覃硒记 乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，全球每年约有1 2 0 余万妇女患有乳腺癌，其中 约有5 0 万妇女死于乳腺癌【1 】o 根据英国牛津大学肿瘤流行病学研究中心和日本癌症研究所 的统计数据【2 ，3 1 ( 见图1 1 图1 2 ) ，欧美发达国家的乳腺癌发病率和死亡率均高于其它国家。 爻 2 v 豫 。 跃 薯 聋 姿 溪 j 孙 l l o l 、，帅 番 漂b o 键 ) i o 姜 垂 五 肥荚 + 龋欧 您墩 寺溢薅 淘荧 卜澳，舞 + 嘲酸 q - 衮殴 1 9 7 51 9 8 01 9 s 519 9 f l 图1 1 四个年度全球乳腺癌发病率最高发的7 个地区 1 9 5 3 5 7 1 9 5 s 6 21 9 6 3 6 7 1 9 6 9 7 2 1 9 7 3 7 71 9 7 8 8 2l9 窨3 8 7 图1 2 乳腺癌标化死亡率( 1 9 5 3 5 7 到1 9 8 3 8 7 ) 近5 0 年来，全世界范围内妇女乳腺癌疾病的发病率和死亡率始终呈上升状态。亚洲妇女 的乳腺癌发病率较低，但从上世纪7 0 年代起，亚洲乳腺癌发病率随着地区生活水平的提 高出现上升趋势，尤其是新加坡、日本和我国沿海地区。亚洲妇女乳腺癌发病的增长趋势 己明显高于欧美国家，成为上升幅度最大的地区之一。近年来，乳腺癌发病率不仅持续快 速增长，而且呈年轻化趋势。尽管我国癌症的瘤谱与西方国家有很大的不同，但随着生活 第2 页武汉科技大学博士学位论文 方式、饮食结构和生活环境的改变，瘤谱也正在出现西方化的倾向，其中女性的乳腺癌的 发病率呈现逐年上升的趋势，发病率基本已经和欧美等发达国家女性的发病率趋同。国内 主要城市近1 0 年以来乳腺癌的发病率上升了3 7 ，城市女性高于农村女性、社会高阶层 女性高于低阶层女性【钔。乳腺癌以往多发生在3 0 6 0 岁的中老年女性中，目前2 0 岁左右的 年轻女性也呈多发趋势。另外，男性患者患乳腺癌的现象在近年来也不断发生，所有这些 情况都表现出乳腺癌致病因素的作用和频率均不断增强【5 j 。迄今为止，科学家尚未确切的 获知乳腺癌的发病机理，尽管已知一些基因、环境和生活方式对乳腺癌的发病会有一定影 响，但6 0 以上的乳腺癌并不存在明显的诱因 6 1 。据不完全统计，在我国每年约有1 8 万妇 女患上乳腺癌疾病，其中约有1 3 万名妇女因为乳腺癌疾病致死，虽然我国乳腺癌的整体 发病率和欧美国家尚有一定的距离，但死亡率却己经连续上升，死亡的绝对人数同西方国 家不相上下。在上世纪9 0 年代以后，由于钼靶x 线摄影、超声诊断、磁共振m r i 等影像学 检测技术的广泛应用，大量早期的乳腺癌患者被及时发现并得到了及时的治疗，欧美等发 达国家的乳腺癌死亡率有了显著的下降。因此，在目前对乳腺癌早期预防尚无良策的情况 下，对乳腺癌疾病的早期诊断显得尤为重要，它是提高乳腺癌患者治愈率和死亡率降低的 最有效途径，寻找有效的乳腺癌普查方法和早期确诊的方法成为众多研究人员研究的目 标。 在目前所采用的医学影像学技术中，钼靶成像技术由于采用低剂量x 射线成为早期乳 腺癌发现中有效的工具，成为了临床上女性乳腺癌疾病最常用的检测手段。乳腺x 线钼靶 摄影的操作原理是将乳房的3 维结构投影为2 维图像平面，这种技术能够较好的突出病变 区域，价格低，简单实用，对女性身体的损害较小，使其成为适龄妇女进行乳腺癌筛查的 首选【7 j 。x 线摄影诊断乳腺癌的主要影像依据包括形态是否规则、毛刺边缘阴影的密度情 况节段性或线样分布的细线状和分支状阴影等。钼靶x 线摄影具有操作简便、图像清晰、 对比度适中、废片少、重拍率低、可数字化存储等多种优点，因此适合作大规模的推广应 用，在后期处理应用上，钼靶x 线摄影拍摄出来的图像能够黑白翻转、局部放大、整体放 大、对比度及频率处理等，极大地丰富了诊断信息。钼靶摄影在发现钙化方面，与b 超、 c t 、磁共振成像 妇r i ) 等检查手段相比，有其相对的优势。及时发现乳腺钙化并判断其是 否有恶化倾向是早期乳腺癌诊断的关键技术之一，因此在乳腺普查中，能够尽早的发现乳 腺钙化的出现，就能够将无症状女性及高危人群的乳腺癌尽早检出，从而及时的采取相应 措施制止疾病的进一步发展，有着极其重要的意义。美国癌症协会提出建议，年龄在4 0 4 9 岁之间的妇女每隔两年进行一次乳腺钼靶线检查，4 9 岁之后每隔一年检查。我国的医 学专家也建议中老年妇女每隔两到三年进行一次乳腺钼靶x 线检查，按照这样的趋势发展， 未来我国需要进行筛查的乳腺x 线图像会给影像科医生带来繁重的读片负担，即使采用最 新的钼靶x 线成像技术。尽管这种技术己经能够使钼靶图像变得非常清晰、灰度层次也很 分明，但是由于将3 维的组织结构投射到2 维平面上，导致平面外结构相互叠加，从而掩 盖了癌症病变，也会使得医生对图像的检查变的困难，尤其是针对致密性乳房的结构组织， 武汉科技大学博士学位论文第3 页 更容易使得癌症病变在投影上变得模糊。乳腺结构的复杂性和异常的隐秘性依然让放射学 家们头疼，如果连续阅读大量的图像难免出现视觉疲劳，从而漏过重要的乳腺癌病症。研 究表明钼靶图像对癌症的诊断阳性率为1 0 3 0 0 1 。x 线摄影出现假阴性的原因主要包 括【l l j 肿瘤病灶区过小、乳腺腺体密度过大导致肿块病灶区被覆盖以及一些特殊类型的乳腺 癌等。这些原因都很容易造成漏诊。如何能够真正减轻影像科医生们的工作劳动强度，同 时提高乳腺癌检查的准确率，尤其是降低乳腺癌真阳性病例的遗漏率成为计算机图像处理 专家需要解决的问题。在这样的需求下，计算机辅助诊断( c o m p u t e r - a i d e dd i a g n o s i s ) 技术 已经被广泛的应用，并成为医学影像学研究的热点之一，通过计算机提供辅助诊断结论给 放射科医生，由他们做出最终判断，帮助放射科医生将注意力集中在重要的信息上，又避 免了误诊和漏诊，大大提高了医生工作效率的同时减缓了他们的劳动强度。目前国际上已 经有一些商用产品，例如i 也公司的t h ei m a g ec h e c k e rd xs y s t e m 是最早通过美国食品药品 管理局认证的商业化计算机辅助产品，此类设备还有i c a d 公司的m a m m o r e a d e r 等，一些 著名的医学影像设备厂商如美国通用、德国西门子等公司也有相应的设备，如g e 的 s e n o g r a p h e2 0 0 0 d 系统。2 0 0 8 年，我国东软医疗系统公司研制的m a m m o c a d 获得国家食品 药品监督管理局s f d a 认证，成为我国首个具有自主知识产权、更适合亚洲人特质的乳腺 癌c a d 产品，该产品可以对乳腺的钙化簇与肿块进行检测。诸多c a d 产品的出现都证明了 c a d 技术在医学领域的重要性。 计算机辅助乳腺癌诊断的目的是运用高级的图像处理、模式识别与机器学习算法，探 测到人眼不能看清的早期肿瘤细微异常结构变化，从而提高乳腺癌的早期检出率和准确 率。虽然计算机辅助乳腺癌检测在西方己经经过了多年的研究，但我国的相关研究还处于 起步阶段，总体上这方面的研究还急需进一步深入，具体表现在： 1 ) 图像增强作为得到放射科大夫肯定的一种技术，得到了广泛的应用，但目前的方 法存在增强图像特征的同时也会增强噪音、进而影响大夫的正确诊断的缺点。 2 ) 肿块异常检测方面虽然取得了众多创造性的成果，但目前的研究大多仅能检测特 定类型与尺寸的肿块，而不能同时检测出图像中多种类型与尺寸的肿块异常。 3 ) 肿块异常的良恶性诊断能进一步减少不必要的高代价活检等，但目前肿块诊断大 多依赖于医生手工精确地标注出肿块的轮廓，而完全自动地精确分割肿块目前依然非常困 难，结合医生指导的半自动分割将能在大幅度减轻医生工作量的同时取得良好的诊断正确 率，目前这方面的研究工作开展的还非常少。 4 ) 在实际临床的阅片和诊断中，放射科医生常常会查阅是否存在与当前诊断病例图 像相似并且已经确诊的病例图像，这项工作由于数字化图像的数量巨大，耗时耗力，基于 内容的图像检索技术，可以有效的辅助医生从大量的经验数据中得到经验值，从而对当前 病例的确实提供帮助。 本文就上述计算机辅助乳腺癌检测中存在的问题进行了深入的研究，提出了一系列的 第4 页武汉科技大学博士学位论文 相关技术来解决这些问题，为计算机辅助乳腺癌肿块的检测和诊断的研究提供了一些新的 方法。 1 2 国内外研究现状 乳腺癌的临床诊断方法主要分成触摸式诊断、组织学诊断、细胞学诊断和影像学诊断 四大类【1 2 1 ，其中影像学诊断最适合适龄妇女的乳腺癌普查。如前所述，钼靶乳腺成像技术 是当前影像学诊断中发现早期乳腺癌最可靠且有效的工具之一，是一种采用低剂量x 射线 检查妇女的乳房从而帮助诊断妇女乳腺疾病的技术【1 3 ，1 4 】。医生通过观察钼靶乳腺成像技术 得到的图像，搜索异常区域来诊断乳腺癌。钼靶乳腺图像中主要包括钙化( c a l c i f i c a t i o n ) 、 肿块( m a s s l 和结构紊舌l ( a r c h i t e c t u r a ld i s t o r t i o n ) 异常 1 3 ，1 4 】。 1 ) 钙化是乳腺内有小型的钙质沉积，这种沉积的产生过程可能是良性的也可能是恶 性的。钙化灶的尺寸范围一般为0 1 毫米到1 毫米，平均直径为0 3 毫米【l 弘”j 。 2 ) 肿块【l3 1 4 j 定义为从多个摄影角度都可以看到的占位性病变的区域，它可以用形态 和边缘特征来描述。从形态角度来看可以是圆形的、椭圆形的、分叶状的、或者是不规则 的。肿块的边缘可能是界限清晰的、界限模糊的、微型叶片状的、不清晰的或者毛刺状的。 3 ) 结构紊乱是指正常的乳腺结构被扭曲，但无明确的肿块可见，包括从一点发出的 毛刺状影和局部病灶性收缩，或者在实质边缘的扭曲。此定义来自照美国放射学会制定的 乳腺影像报告和数据系统b 6 b i - r a d s ( b r e a s ti m a g i n gr e p o r t i n g a n dd a t as y s t e m ) ，医生一般 通过经验来诊断是否有以上的异常发生，如果有则需要进一步的活检来确诊乳腺癌是否发 生。 在乳腺癌的计算机辅助诊断系统中，一些关键技术的研究非常重要。这些关键技术包 括钙化检测、肿块检测、图像增强和结构紊乱检测。在钙化检测的研究方面，国内外都投 入了很大的人力和物力，提出了很多种算法【l5 ，1 7 五0 1 。目前，微钙化的检测工作相对成熟， 据报道，灵敏度超过9 0 时，平均每幅图像中检出的假阳性低于1 个【1 5 1 。 计算机辅助诊断系统中一个重要技术是图像增强。由于癌症的迹象在外观上通常是微 妙的，因而需要使用图像增强技术来提高诊断性能。在过去，许多图像增强的技术被提出， m o h a m e d s 等人【2 l j 提出了在不同尺度下的小波包域去噪和增强数字乳房x 线照片的算法。 该算法首先把图像分解到小波包域内，并通过修改小波系数来增强了图像。该算法在消除 噪声并提高对比方面具有良好的性能。在文献 2 2 中，r a n g a y y a n 等提出了一种自适应邻域 对比度增强的方法来提高早期乳腺癌的感知功能，可探测性和敏感性。在文献 2 3 】中，s a h b a 和v e n e t s a n o p o u l o s 应用了模糊算子来增强乳房x 线照片的对比度，他们通过选择合适的参 数，根据图像特点进行所需要的变换从而实现图像增强。由于乳房x 线照片的尺寸很大， 所以通常用图像压缩技术来压缩存储和传输的乳房x 线照片。其中一个流行的图像压缩技 术是j p e g 。为了处理由j p e g 压缩的乳房x 线照相图像，本文对基于d c t 域的图像增强技术 武汉科技大学博士学位论文第5 页 进行了研究。基于d c t 域的图像增强技术在过去也已经有过相关的研究。在文献 2 4 1 和 2 5 中，k o n s t a n t i n i d e s 等人提出了一种通过缩放d c t 域中的每个元素的编码的量化表来锐化 j p e g 压缩图像，这种高效率的方法可以提高图像的高频特性。在文献 2 6 】中，作者使用非 零d c t 系数的直方图来确定图像是否具有全局模糊效果。在文献【2 7 】中，作者开发了一个 在d c t 域的使用j e p g 图像增强算法。该技术使用一个相同因子增加了解码器中量化表的权 重，从而增加了所有频带的对比度。除了上述这些，在d c t 领域还有一些其它的成果【2 8 ，2 9 1 。 在肿块检测方面，国内外的研究者也开展了大量的工作。大部分检测算法主要由两阶 段构成：第一阶段检测钼靶乳腺图像中的可疑区域，第二阶段则区分可疑区域是肿块还是 正常组织。肿块检测第一阶段是采用基于像素型或基于区域型的算法【3 0 】。对于基于像素型 的方法，首先提取相邻区域的像素特征，然后确认是否可疑，代表性工作主要包括：随机 松弛标示算法 3 1 1 、多分辨率方法【3 2 1 、基于像素纹理的方法【3 3 等。对于基于区域型的方法， 首先使用一种滤波或者分割技术提取关心的区域。然后基于所提取的特征把每个区域分为 可疑的区域或者不可疑区域。这些算法包括：基于适应性密度加权对比增强的算法【3 4 1 、模 板匹配算法【3 5 】等。基于区域型方法优于基于像素型方法的地方在于考虑到了空间信息和提 取的特征直接与诊断信息相关( 区域的形状和边缘) 。肿块检测的第二阶段则一般采用模 式识别与机器学习中分类算法来区分可疑区域中的肿块与正常组织，包括支持向量机 ( s v m ) 1 3 6 、b o o s t i n g 3 7 】等。在这些算法中，s v m 和b o o s t i n g 都可以用于处理高维特征， 并且具有很好的分类性能和较好的鲁棒性。这些算法在计算机辅助检测研究中的有效性已 经被证型3 8 j 。国内学者们在乳腺癌肿块的检测方面也进行了大量的研究工作，例如，西安 电子科技大学的高新波教授等研究了基于形态学成分分解等的肿块检测方法【3 9 , 4 0 】，华中科 技大学的宋恩民教授等提出了基于活动轮廓模型的肿块检测研究【4 l 】，浙江大学的夏顺仁教 授等提出了基于随机游走的肿块分割方法【4 2 】。目前，商业c a d 及研究成果中肿块检测的技 术水平是灵敏度大概在8 5 左右时，每幅图像上假阳性区域1 5 个。肿块的检测中还存在 很多没有解决的问题。其中一个重要问题是已有算法的适用性差，例如所有的算法只适用 于特定形状和特定尺寸肿块的检测，而即使在一幅乳腺图像中也可能存在不同形状与尺寸 的肿块。因此，开发一种新的能够用于不同肿块类型的检测算法是非常重要的。除此之外， 目前的算法主要用于小型数据库，在大型数据集上还存在检测率低下等缺点。因此，新算 法的研究将集中在对大型数据样本下进行高精度的能应用于不同肿块类型的检测算法研 究。 第6 页武汉科技大学博士学位论文 蔗 ( b ) ( d ) ( 心 ( a ) 与( c ) 图中包含肿块，分别为良性与恶性，用矩形标出； ( b ) 与( d ) 是( a ) 与( c ) 中矩形框区域对应的放大图 图1 3 乳腺钼靶图像 在肿块的良恶性分类方面，文献 4 3 】首先使用自适应区域生长方法得到肿块区域，然 后从中提取包含圆形度、分数维、轮廓点到肿块中心距离函数等6 种形态学特征进行良恶 性的分类。文献 4 4 】结合使用线性判别分析( l d a ) 的降维技术和非监督式的自适应共振理论 ( a r t 2 ) 的分类方法来对肿块的良恶性分类。文献 4 5 ，4 6 q b 作者对医生手工勾勒出的乳 腺癌图像的肿块轮廓进行了肿块良恶性分类的研究。其中文献 4 5 ，4 6 从离散轮廓点中提取 转角函数作为特征。在文献 4 5 ，4 6 】中作者从肿块轮廓附近区域基于灰度共生矩阵( g l c m ) 中提取基于梯度和纹理特征，其中轮廓区域定为沿轮廓线上点法向量方向内外各4 m m 的区 域。文献【4 7 】使用r u b b e rb a n ds t r a i g h t e n i n g 变换( r b s t ) 将肿块轮廓附近区域变换为矩形， 然后对变换后的矩形中基于灰度共生矩阵和行程统计矩阵提取纹理特征，最后使用l d a 完 成分类。在文献 4 8 中，作者进一步提出了全自动的肿块分割算法，综合纹理特征和轮廓 线的特征完成分类。文献 4 9 】对肿块自动检测与良恶性分类技术进行了综述。国内学者在 肿块的良恶性判断方面工作目前还不多见。浙江大学的徐伟栋等【5 0 】研究了对分割后的肿块 提取区域和轮廓形态特征后采用多层感知器和小脑模型神经网络分类器来判断肿块的良 恶性。尽管目前提出了多种肿块的良恶性判断算法【5 1 1 ，但由于肿块本身的多样性及复杂性， 肿块的良恶性判断算法还远没解决。目前的算法大都要么是完全自动的【5 2 】，要么完全依赖 于医生手工标注轮廓【47 | 。在全自动方法中，判断准确率依赖于全自动肿块检测及分割的准 确性，由于目前肿块的自动检测及分割效果还难以令人满意，使得这些算法的判断准确率 较低。在完全手工标注轮廓方法中，虽然能取得很高的准确率，但这依赖于医生精细地标 注肿块轮廓，极大地加大了医生的工作量。如何在减轻医生手工标注工作量的同时保持较 高的分类准确率是一个具有重要实际用途的研究问题。另外，一个常被忽视的问题是，在 实际应用中，由于图像获取技术的进步，获取大量图像样本己经不困难，但确诊代价较高， 武汉科技大学博士学位论文第7 页 通常是少量已标注( 确诊是良性还是恶性) 肿块样本与大量未标注( 未确诊) 肿块样本并 存，如何充分利用这些大量未标注样本信息来辅助肿块的良恶性分类还没得到应有的重 视。本课题将研究在医生粗略肿块区域标注指导下的半自动肿块分割，同时结合半监督学 习方法，充分利用无标签样本的信息，在大型数据样本的前提下，研究最小化医生手工工 作量的同时提高肿块良恶性识别率，力争提出新的算法解决这个具有重要实际意义的问 题。 在实际临床的阅片和诊断中，放射科医生常常会查阅是否存在与当前诊断病例图像相 似并且已经确诊的病例图像，如果存在就会与当前诊断病例的图像进行比较后，然后得到 初步诊断结果。但是由于数字化技术的显著进步和医学影像数量的几何级增长，对相似病 例的图像查阅工作会变得更加困难和耗时。因此，研究人员提出了基于内容图像检索的交 互式计算机辅助检测肿块方法，并且在全世界范围内得到了研究者的广泛关注。利用计算 机技术实现交互式的图像内容检索系统可以有效的辅助医生从大量的经验数据中得到经 验值，从而对当前病例的确诊提供帮助，因为这个流程和医生实际坐诊的流程比较相似， 医生往往可以对计算机辅助检测的结果从心理上产生认同感，很容易接受计算机辅助方案 提示的结果，大大提高了医生对钼靶图像的诊断效率，同时也会提高医生对计算机辅助检 测癌症肿块方法的信心【53 1 。基于内容的肿块图像检索的计算机辅助检测系统能够方便地对 经验缺乏的年轻医生或者医疗条件欠缺地区的医生的进行培训，从而大大提高放射科医生 对乳腺疾病的诊断水平。图像检索技术的研究至今仍是研究的热点方向之一，但是在医学 领域的应用相对还比较少，这是由于医学图像自身的原因决定的，例如对图像的灰度级别 要求过高、彩色图像少、颜色类型单一、图像的信噪比偏低等等，这些都是图像检索在医 学领域开展研究的瓶颈因素，况且对检测结果的“临床表现”和“视觉表现”结果的一致 性要求，使该技术在医学图像领域的开展存在诸多问题，这都需要放射科医生和计算机图 像处理研究人员的共同努力。 经过多年的研究与发展，学者们已经建立了多个大型乳腺图像数据集，例