乳腺肿瘤图像的识别方法研究

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1、：ＴＰ３９分类号单位代码：１０５１４１１密级：公开学号：２０１５１０１９硕士学位论文⑩Ｉ论文题目：乳腺肿瘤图像的识别方法研究作者姓名：李珊珊指导教师姓名、职称邹海林教授学科专业名称计算机应用技术研究方向图像处理与模式识别论文答辩日期２０１８年６月３日答辩委员会主席武玉强教授鲁东大学硕士学位论文乳腺肿瘤图像的识别方法研究作者姓名：李珊珊指导教师：邹海林教授学科专业：计算机应用技术研究方向：图像处理与模式识别鲁东大学信息与电气工程学院二○一八年六月AThesisSubmittedtoLudongUniversityf

2、ortheDegreeofMasterResearchonRecognitionMethodsofBreastCancerImageM．D．Candidate：ShanshanLiSupervisor：HailinZouMajor：ComputerApplicationTechnologyResearchInterests：ImageProcessingandPatternRecognitionSchoolofInformationandElectricalEngineeringLudongUniversityJune，2018学位论文原创性声明和使用授权说明

3、学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研宄所取得的。除了文中特别加以标注引用的内容外研究成果，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：曰期变Ｉ胃：年厂月／曰学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权鲁东大含可以将本学位论文的全部或部

4、分内容编入有关数据库讲行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密ｄ。“”（请在以上相应方框内打Ｖ）作者签名挪？｝．曰期：上＃年月曰《＜导师签名曰期年月ｇ曰《致谢随着这篇论文的完成，三年的硕士研究生生活也即将画上句号。回首三年的学术研究生活，在老师、同学和家人、朋友的帮助和鼓励下，我不仅在科研上有所收获，在为人处事方面也有所成长，在此我向他们致以我最真挚的感谢和敬意。首先我最应该感谢的是我的导师邹海林教授，邹老师始终以身作则，用自己的行动来影响我们。

5、在工作上，他勤奋认真，精益求精；在学术上，他严谨负责，追求卓越。他对学生关怀备至，精心栽培，不仅会细心地指导我，也为我提供了很多锻炼和学习的机会，让我在实践中不断地领悟和提升。感谢臧睦君老师、柳禅娟老师在学术研究上对我真诚的引导和帮助；感谢杨洪勇教授、周莉教授、岳俊教授、张志旺老师、雷鹏老师和寇光杰老师在学习上对我的指导；感谢张淑宁老师和曲海平老师在研究生工作中给予我们的帮助。感谢刘影师姐、陈彤彤师姐和申倩师姐在生活和学习中为我指点迷津、提供帮助，感谢我的同学李亚庆三年的陪伴，感谢师弟师妹们的帮助。特别感谢我的家人，他们是我坚强的后盾，他们无私的关心和爱护给了

6、我源源不断的力量。李珊珊于鲁东大学信息与电气工程学院2018年6月I摘要乳腺疾病的初期检查是拯救病患性命最可靠的办法。当前，乳腺X线图像是诊断乳腺肿瘤最常用的图像，但是初期乳腺肿瘤图像特征的特异性不强，受医生主观因素影响，易出现误诊和漏诊。目前，计算机发展迅速，用先进的计算机技术来帮助医师对乳腺肿瘤进行诊断已经发展为一个研究热点。本文在经典乳腺肿瘤图像的模式识别方法的基础上，提出了新的识别算法，实现了对乳腺肿瘤的有效识别，具体工作如下：（1）介绍了乳腺图像处理的相关技术。使用对比度增强方法对图像进行加强，提高了图像质量。通过模糊c均值算法，将潜在的肿块区域有效

7、地分割出来。分别提取乳腺肿块特征和乳腺密度特征作为有效特征，其中在乳腺肿块区域，利用灰度共生矩阵纹理分析方法，提取48个纹理特征和5个形状特征；在乳腺密度区域，提取2个灰度特征，并将提取的特征作为以下算法的实验数据集。（2）提出了基于支持向量机的参数优化算法。对面向乳腺肿瘤识别的支持向量机分类算法中惩罚系数和核函数参数展开优化，提出将改进的果蝇优化算法作为支持向量机参数的优化算法，提高分类性能。通过建立实验，分类结果表明算法可以提高识别准确率。（3）提出了面向乳腺肿瘤图像识别的联合增强耦合特征表示方法，兼顾特征内部耦合和相互耦合的相关关系，构建基于相关关系的特

8、征表示，建立了基于联合增强耦合特征表示