乳腺x线图像的分类研究与实现

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1、万方数据中图分类号婴3窆!UDC004学校代码!Q5三三密级公珏乳腺X线图像的分类研究与实现ResearchandImplementationofClassificationonMammograph作者姓名：学科专业：研究方向：学院(系、所)：指导教师：李利明计算机科学与技术计算机应用技术信息科学与工程学院李宏教授论文答辩日期2Q!垒1512Q答辩委员会主席鱼胜基中南大学2014年5月万方数据学位论文原创性声明_一．嘲嬲本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽

2、我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：耋叠丛生圣日期：啦年￡月生日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校

3、可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：互弛导师签名日期：逊年￡月盔日日期：盟年上月乒日万方数据乳腺x线图像的分类研究与实现摘要：早期诊断乳腺癌的最佳方法目前仍是钼靶X线摄影，特别是在乳腺良、恶性病变的鉴别诊断和乳腺癌早期诊断方面具有不可替代的作用。医生阅读大量的乳腺X线照片后的准确度会下降，已经证实两次阅读(先后被两名医生或放射科医生阅读)X线照片可以提高准确率，但成本太高。因此利用计算机辅助诊断

4、系统来帮助医生提高阅片的准确率是很有必要的。本文旨在这一领域做一些工作。本文深入研究了乳腺X线图像的特点，实现了乳腺x线图像的去噪、增强及乳腺x线区域的提取等预处理方法。提出了一种新的基于分块的db2小波函数分解的提取乳腺X线图像中含微钙化点区域的方法。针对乳腺X线图像的特点，提出了基于分块的灰度共生矩阵和小波分解的图像特征提取方法。在此基础上分别用神经网络、关联规则挖掘和支持向量机实现了乳腺x线图像的分类，结果显示分类方法是有效的。本文主要研究内容及创新点：1．用改进的串行区域分割算法实现了Mass

5、区的提取。2．比较了两种不同方法提取的乳腺X线图像特征值在BP神经网络下分类的效果。3．提出了针对乳腺x线图像特征值的改进的关联规则挖掘算法。4．将基于复高斯小波核函数的支持向量机用于乳腺x线图像分类。图42幅，表15个，参考文献62篇关键词：乳腺X线图像；特征提取：BP神经网络；关联规则；支持向量机分类号：TP391万方数据ResearchandImplementationofClassificationonMammographABSTRACT：ThebestWaytoearlydiagnosiso

6、fbreastcanceriSstilltheMammography．Itplaysanirreplaceableroleintheearlydiagnosisofbreastbenignormalignantlesions．Theradiologist’Saccuracyofdiagnosiswilldecreasesafterreadinglotsofmammographs．Ithasbeenconfirmedthattwicereadingmammo．graphscanincreasetheac

7、curacV．ButthecostiStoohigh．Therefore．theuseofcomputer—aideddiagnosissystemtohelpdoctorsimprovetheaccuracyofreadingmammogramsisnecessary．Thepurposeofthispaperistodosomeworkinthisfield．Thethesishasstudiedthecharacteristicsofthemammographimageindepth，imple

8、mentdenoisingandenhancementofmammographsimageandextracttheregionofmammographs．Anewmethodofextractingcalcificationregionsofmammographimagebasedondb2waveletfunctiondecompositionhaspresentedinthethesis，西estatisticalfeaturesareextrac