基于視覺顯著性的乳腺超聲序列圖像分割方法.pdf

1、乳腺癌是女性中最常見的癌癥，嚴(yán)重危害著女性健康。臨床經(jīng)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，如果乳腺腫瘤能夠早期發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行有效治療的話，其治愈成功率將大大提高。由于成本低廉、性價(jià)比高等原因，超聲成像技術(shù)已成為檢測(cè)乳腺癌的重要手段。為了幫助醫(yī)生提高診斷的客觀性和準(zhǔn)確性，降低誤診率，計(jì)算機(jī)輔助診斷（CAD）系統(tǒng)已被廣泛應(yīng)用于乳腺癌診斷過(guò)程中。
　　分割是乳腺超聲CAD系統(tǒng)中重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。目前乳腺腫瘤分割方法主要存在兩方面的問題：首先，目前缺乏有效的全自動(dòng)分割方法

2、。多數(shù)算法采用半自動(dòng)方式，需要人工干預(yù)，如畫出感興趣區(qū)域、以點(diǎn)或線的形式給出目標(biāo)區(qū)域的信息。這使得大量數(shù)據(jù)的批處理很難實(shí)現(xiàn)。而且目前的全自動(dòng)方法多是在原始超聲圖像上截選部分圖像進(jìn)行處理，排除了脂肪層等其它組織的干擾。因此所獲得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與結(jié)論不適用于原始超聲圖像。其次，乳腺超聲圖像在獲取時(shí)往往是視頻的形式，現(xiàn)有的分割方法在進(jìn)行分割時(shí)，是選取其中的一幀來(lái)進(jìn)行分割的。而在實(shí)際病情診斷中，醫(yī)生不僅需要看單幀的腫瘤圖像，還要結(jié)合視頻進(jìn)行輔助確診

3、。所以，單獨(dú)使用一幀圖像時(shí)，結(jié)果不具有全局特性，沒有充分利用到序列的信息。
　　針對(duì)以上問題，本文從視覺顯著性的角度結(jié)合乳腺腫瘤序列之間的關(guān)系，主要進(jìn)行了以下三方面的工作：
　?。?）提出了一種基于單幀顯著性的乳腺腫瘤檢測(cè)方法。方法首先從乳腺超聲圖像的醫(yī)學(xué)先驗(yàn)出發(fā)，提出了乳腺層定位的方法，然后從解剖學(xué)的角度，提出了基于背景的顯著性線索。為了對(duì)顯著性結(jié)果進(jìn)行細(xì)化，又提出了對(duì)比度線索。解剖學(xué)線索和對(duì)比度線索結(jié)合起來(lái)，構(gòu)成了最終的

4、顯著性模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地消除背景噪聲的干擾，準(zhǔn)確的對(duì)腫瘤進(jìn)行定位。
　?。?）提出了一種基于序列顯著性的乳腺腫瘤檢測(cè)方法。方法利用單幀顯著性檢測(cè)的結(jié)果生成候選重構(gòu)基，然后從公共基重構(gòu)誤差和輔助基重構(gòu)誤差兩方面對(duì)序列圖像進(jìn)行了重構(gòu)誤差計(jì)算，并將結(jié)果進(jìn)行多尺度融合。最后使用了基于全局乳腺層定位和腫瘤位置約束的全局解剖學(xué)約束，得到乳腺腫瘤序列的顯著性表示。方法基于序列超聲圖像提出，能夠處理單幀不能檢測(cè)的低回聲，模糊邊緣

5、等情況的圖像。
　?。?）提出了一種基于多域先驗(yàn)的乳腺超聲圖像協(xié)同分割方法。方法通過(guò)結(jié)合空域與頻域先驗(yàn)，并引入?yún)f(xié)同分割的思想來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺超聲序列的分割。方法在空域中得到腫瘤的姿態(tài)，位置和強(qiáng)度信息，在頻域中通過(guò)使用相位一致性與零交叉檢測(cè)得到腫瘤的邊界信息，最后利用協(xié)同分割的思想構(gòu)建起全局能量項(xiàng)，有效地利用了圖像序列信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的乳腺超聲圖像分割方法相比，本文提出的分割模型能夠很好地處理低對(duì)比度低回聲圖像以及單幀不能有效