基于相關(guān)向量機(jī)的致密型乳腺X線圖像微鈣化點(diǎn)簇檢測方法研究.pdf

1、乳腺癌是當(dāng)今女性健康的第一殺手，及時發(fā)現(xiàn)和早期治療能有效降低其發(fā)病和死亡率。目前，乳腺鉬靶X線檢查被認(rèn)為是乳腺癌早期診斷最可靠且最有效的方法，放射科醫(yī)師通過觀察乳腺X線圖像中是否存在微鈣化點(diǎn)簇來進(jìn)行判斷。利用計算機(jī)技術(shù)自動檢測乳腺X線圖像中的微鈣化點(diǎn)簇能夠有效地輔助放射科醫(yī)師提高早期乳腺癌檢測的精準(zhǔn)度及效率。當(dāng)前微鈣化點(diǎn)簇檢測方法大多基于國外非致密型乳腺X線圖像，致密型乳腺X線圖像中復(fù)雜的腺體組織使得圖像對比度變低，當(dāng)前檢測方法檢測其微

2、鈣化點(diǎn)簇的精度還有待提高。相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine，簡稱RVM)是結(jié)合馬爾科夫性質(zhì)、貝葉斯原理、自動相關(guān)決定先驗和最大似然等理論的基于概率預(yù)測的稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)模型，其具有能夠提供概率性預(yù)測和任意使用核函數(shù)等優(yōu)點(diǎn)?；诖?，本論文對相關(guān)向量機(jī)模型進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于旋轉(zhuǎn)方法的改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)模型，并將其應(yīng)用于致密型乳腺X線圖像中微鈣化點(diǎn)簇的檢測以期提高致密型乳腺X線圖像中微鈣化點(diǎn)簇的檢測精度。論文完成的

3、主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)有:
　　(1)針對相關(guān)向量機(jī)模型訓(xùn)練過程中微鈣化點(diǎn)個數(shù)有限、易出現(xiàn)學(xué)習(xí)不充分等問題，本文提出了一種基于旋轉(zhuǎn)方法的改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)模型。該模型首先通過交叉驗證法優(yōu)化核函數(shù)的參數(shù)，然后通過分析訓(xùn)練樣本中樣本特點(diǎn)，將旋轉(zhuǎn)方法應(yīng)用于相關(guān)向量，并將旋轉(zhuǎn)后相關(guān)向量加入到原有訓(xùn)練樣本中，以此增加訓(xùn)練樣本特征差異性和訓(xùn)練樣本個數(shù)。
　　(2)針對致密型乳腺X線圖像中微鈣化點(diǎn)簇檢測精度不高的問題，本文將改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)模型應(yīng)用于

4、致密型乳腺X線圖像微鈣化點(diǎn)簇的檢測中。首先手動選取圖像庫中致密型乳腺X線圖像，對高通濾波等預(yù)處理增強(qiáng)后的致密型乳腺X線圖像提取特征向量并訓(xùn)練得到相關(guān)向量，然后將相關(guān)向量進(jìn)行特定旋轉(zhuǎn)變化后加入原有訓(xùn)練樣本構(gòu)成新的訓(xùn)練樣本集，接著用新訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練的改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)模型對致密型乳腺X線圖像進(jìn)行檢測，將檢測出的微鈣化點(diǎn)進(jìn)行分簇，最后用自由響應(yīng)受試者工作特征(FROC)曲線對算法檢測性能進(jìn)行評價。實驗結(jié)果表明改進(jìn)后的相關(guān)向量機(jī)模型能夠有效提高致密