基于分形的早期乳腺癌鈣化點計算機輔助檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于醫(yī)學(xué)圖像計算機輔助診斷領(lǐng)域，涉及分形、醫(yī)學(xué)圖像處理、機器學(xué)習(xí)的 早期乳腺癌鈣化點檢測方法，具體的是一種基于分形的早期乳腺癌鈣化點計算機輔助檢測 方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 醫(yī)學(xué)圖像計算機輔助診斷是指通過影像學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)以及生理、生化等 手段，結(jié)合計算機的分析計算，輔助發(fā)現(xiàn)病灶，提高診斷的準(zhǔn)確率。計算機輔助診斷系統(tǒng)的 廣泛應(yīng)用有助于提高醫(yī)生診斷的敏感性和特異性。
[0003] 早期乳腺癌鈣化點的檢測存在鈣化點過小不易肉眼觀察、耗時、費力和依賴醫(yī)生 臨床經(jīng)驗等缺陷，而計算機輔助診斷利用醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)，使得鈣化點更易觀察，并且通 過算法學(xué)習(xí)臨床醫(yī)生的檢測檢測經(jīng)驗，作為先驗知識，從而輔助醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地找到乳 腺癌鈣化點。計算機輔助診斷可以分為三個步驟來實現(xiàn)：醫(yī)學(xué)圖像前期處理、特征提取和機 器學(xué)習(xí)。其中最為關(guān)鍵的技術(shù)就是特征提取，原因在于只有能提取反應(yīng)病癥的特征，才能正 確用于疾病診斷。
[0004] 在目前的計算機輔助診斷中，早期乳腺癌鈣化點的特征提取一般依賴于其鈣化點 的大小、紋理、高頻特性。利用紋理特征，提取與早期乳腺癌鈣化點密切相關(guān)的特征信息，被 認為是早期乳腺癌鈣化點的特征提取有效方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是利用分形技術(shù)，實現(xiàn)早期乳腺癌鈣化點紋理特征的提取，提出一 種基于分形的早期乳腺癌鈣化點計算機輔助檢測方法。通過提取醫(yī)學(xué)圖像中早期乳腺癌鈣 化點的紋理特征，并利用機器學(xué)習(xí)的方法將紋理特征進行分類，從而完成對于所提取紋理 特征是否為乳腺癌鈣化點紋理特征的判斷。
[0006] 本發(fā)明基于分形，通過結(jié)合分形譜和分形維數(shù)，來反映早期乳腺癌鈣化點的紋理 特征，實現(xiàn)了更加符合醫(yī)生早期乳腺癌鈣化點診斷的紋理特征的提取，從而取得良好的輔 助醫(yī)生診斷的效果。
[0007] 本發(fā)明采取的技術(shù)方案是：
[0008] 首先，對公知的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫（如美國MIAS數(shù)據(jù)庫）中大量含早期乳腺癌鈣 化點的X光片和正常乳腺的X光片進行分形譜和分形維數(shù)的提取，通過分析正常乳腺X光 片中所提取的分形譜，得到一個正常乳腺X光片所共有的分形譜當(dāng)作先驗的知識。進而，測 量正常乳腺X光片的分形譜與先驗的分形譜的歐式距離差異，并測量早期乳腺癌鈣化點X 光片的分形譜與先驗的分形譜的距離差異。最后，兩類距離差異結(jié)合各自分形維數(shù)作為機 器學(xué)習(xí)中判斷X光片是否含有乳腺癌鈣化點的條件，利用機器學(xué)習(xí)的方法，獲得將這兩類 特征準(zhǔn)確分成兩類的分類參數(shù)，而這個分類參數(shù)將作為最終判斷任意一張乳腺X光片是否 含有早期乳腺癌鈣化點。
[0009] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：
[0010] 步驟（1).循環(huán)讀入公知數(shù)據(jù)庫（如美國MIAS數(shù)據(jù)庫）中的正常乳腺X光片圖像。
[0011] 步驟（2).將步驟⑴讀入的圖像組成圖像向量。
[0012] 步驟（3).對步驟⑵的圖像向量進行直方圖均衡化處理。
[0013] 步驟（4).對步驟（3)得到的直方圖均衡化后圖像向量進行高斯濾波，除去冗余信 息。高斯濾波器表示如下：
【主權(quán)項】
1.基于分形的早期乳腺癌鈣化點計算機輔助檢測方法，其特征在于包括如下步驟： 步驟（1).循環(huán)讀入公知數(shù)據(jù)庫中的正常乳腺X光片圖像； 步驟（2).將步驟⑴讀入的圖像組成圖像向量； 步驟（3).對步驟（2)的圖像向量進行直方圖均衡化處理； 步驟（4).對步驟（3)得到的直方圖均衡化后圖像向量進行高斯濾波，除去冗余信息； 高斯濾波器表示如下： 作'少，=卜 exp(-吟''.1.)'2、: > (1) 其中，（x，y)是正常乳腺X光片圖像的像素點，h(x，y)是高通濾波器隨像素點變化的閾 值，1?為平均閾值； 步驟（5).利用Sobel算子對步驟（4)濾波得到的圖像信息進行邊緣檢測，將檢測到的 邊緣區(qū)域作為感興趣區(qū)域； 步驟（6).利用分形技術(shù)將步驟（5)獲得的感興趣區(qū)域進行分形譜和分形維數(shù)的紋理 特征提??； 步驟（7).綜合分析步驟（6)所得正常乳腺X光片圖像的各個尺度分形譜，擬合得到共 同分形譜Stl，作為參考基準(zhǔn)； 步驟（8).分別比較步驟（6)所得正常乳腺X光片圖像各個尺度的分形譜與步驟（7) 中得到的共同分形譜Stl，通過歐氏距離測算兩者的差異值E， /(Yiri) (5) M 其中，R是圖像塊的尺度個數(shù)，W為共同分形譜3(|的各尺度分形譜，^為正常乳腺父光 片圖像的各尺度分形譜； 步驟（9).循環(huán)讀入公知數(shù)據(jù)庫中含鈣化點的乳腺X光片圖像；重復(fù)步驟（2)-(6)，得 到含鈣化點乳腺X光片圖像的各個尺度分形譜和分形維數(shù)； 步驟（10).比較步驟（9)得到的含鈣化點乳腺X光片圖像的分形譜和步驟（7)中得到 的共同分形譜Stl，通過歐氏距離測算兩者的差異值V， !{yiri) (6) J 二 1 其中，R是圖像分塊的尺度個數(shù)，W為共同分形譜Stl的各尺度分形譜，r/為含鈣化點乳 腺X光片圖像的各尺度分形譜； 步驟（11).將步驟（8)得到的每一個差異值E及相應(yīng)分形維數(shù)記標(biāo)記值0,將步驟（10) 得到的每一個差異值V及相應(yīng)分形維數(shù)記標(biāo)記值1，得到兩組標(biāo)記值； 步驟（12).利用機器學(xué)習(xí)對步驟（11)的兩組標(biāo)記值進行分類，學(xué)習(xí)到將兩組標(biāo)記值分 成兩類的約束條件β，具體表示為， TJ\,約束條件成立 (7) - i〇，約束條件^不成立 其中，T為機器學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)；約束條件β用于判斷任意乳腺X光片是否含有鈣化點， 即若約束條件β成立，則該乳腺X光片含有鈣化點；若約束條件β不成立，則該乳腺X光 片不含鈣化點。
2.如權(quán)利要求1所述的基于分形的早期乳腺癌鈣化點計算機輔助檢測方法，其特征在 于步驟（6)所述的分形譜和分形維數(shù)的紋理特征提取具體如下： 6. 1分形譜提取方法如下： 首先將感興趣區(qū)域根據(jù)不同的尺度分成若干相等的圖像塊；在每一個尺度的圖像塊 中，分解性？^(￡)定義為： Pij ( ε ) = Inij/Xmij (2) 其中，表示一種尺度下的圖像塊的灰度值，ε表示圖像塊大小與整個感興趣區(qū)域的 比值； 然后在公式（2)定義的分解性基礎(chǔ)上，分形譜S(h)為： h = d[ π (t) ]/dt (3) S (h) = ht_ π (t) 其中，h表示奇異的概率函數(shù)，π (t)表示分解性函數(shù)的梯度，t為該梯度的序數(shù)； 6. 2分形維數(shù)F為： F = Iim 1η(；ν(χ, ν)) ? {\I u) (4) 其中，F(xiàn)為分形維數(shù)，Ν(χ，y)為紋理復(fù)雜程度的測度，u是當(dāng)前圖像塊的計算尺度。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于分形的早期乳腺癌鈣化點計算機輔助檢測方法。本發(fā)明包括如下步驟：1.利用直方圖均衡化、高通濾波器、Sobel邊緣檢測的圖像處理方法，找到疑似乳腺癌鈣化點的感興趣區(qū)域；2.基于分形理論，提取感興趣區(qū)域的紋理特征，即分形譜和分形維數(shù)；3.通過機器學(xué)習(xí)的方法，找到將含有鈣化點的乳腺X光片與未含有鈣化點的醫(yī)學(xué)圖像分類的約束條件，以此約束條件作為判斷乳腺X光片是否含有鈣化點。本發(fā)明高效、準(zhǔn)確地提取了早期乳腺癌鈣化點的紋理特征，實現(xiàn)了輔助醫(yī)生檢測早期乳腺癌鈣化點的功能，且基于本發(fā)明所提出方法的早期乳腺癌鈣化點檢測效果與醫(yī)生主觀判斷具有很好的一致性。
【IPC分類】G06T7-00, A61B6-00
【公開號】CN104835155
【申請?zhí)枴緾N201510219765
【發(fā)明人】丁勇, 戴行, 錢大宏, 王少澤, 張航
【申請人】浙江大學(xué)
【公開日】2015年8月12日
【申請日】2015年4月30日