乳腺x线图像肿块特征提取与特征变换方法-研究

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2、用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，结合学位论文研究成果完成的论文、发明专利等成果，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：万方数据万方数据绪论摘要乳腺癌已经成为威胁全球女性健康的恶性肿瘤疾病之一，其发病率和死亡率正在不断上升，尤其是在年轻人当中，由于生活习惯、工作压力、社会环境等问题，乳腺癌的发病率呈现出

3、年轻化趋势。通过早发现、早治疗可以有效地降低治疗成本，提高生存几率。为提高阅片效率，避免出现漏诊、误诊，计算机辅助诊断系统已经被应用于临床诊断当中，辅助放射科医生工作。肿块是乳腺癌的常见症状，对其进行良恶性病变程度的判别是计算机辅助诊断系统的主要功能之一。由于肿块的形状和边缘复杂多变，经常与周围组织相互粘连，在图像上呈现出对比度低且常伴有噪声等，为特征的提取和良恶性的分类带来了极大的挑战。有效的特征提取方法是获取精确分类结果的关键，本文针对现有肿块特征提取方法存在的问题，分别从空间信息、语义信息、词汇权重三个方面进行了改进，主要工作如下：提出了一种

4、基于各向异性边缘环状区域乳腺肿块特征提取方法，突出了肿块边缘信息在良恶性分类中的重要性，使提取的BoW特征同时包含图像的全局信息和局部信息；在各向异性边缘环状区域特征提取方法的基础上，提出了一种基于语义相似度的乳腺肿块特征融合方法，使提取的特征既包含图像的语义信息，又包含图像的空间信息，降低了算法复杂度，提高了运算效率；针对BoW特征中视觉词汇具有较低的代表性和判别能力，结合TF-IDF加权方法，提出了一种基于狄利克雷Fisher核的乳腺肿块特征变换方法，对不同的视觉词汇进行不同程度的加权，提高具有代表性的视觉词汇的权重，降低非重要视觉词汇的权重，

5、增强了特征的判别能力。实验结果表明，本文提出的特征提取和特征变换方法能够有效地表达乳腺肿块图像的空间结构和语义信息，具有较高的分类性能，为计算机辅助诊断系统的研究提供了新的思路方法。关键词：乳腺肿块图像，特征提取，词袋模型，语义相似度，狄利克雷Fisher核I万方数据西安电子科技大学硕士学位论文II万方数据ABSTRACTABSTRACTBreastcancerhasbecomeoneofmalignantdiseasewhichthreatensthehealthofglobalwomen.Theincidenceandmortalityofbr

6、eastcancerarerisingworldwide,andpresentatrendofyoungerageduetothelivinghabits,workstress,socialenvironmentandotherissues.Earlydiscoveryandearlytreatmentcanreducethecostoftreatmentandimprovethechanceofsurvivaleffectively.Inordertoreducetheworkloadofdoctorsandimproveclinicaldete

7、ctionaccuracy,computeraideddiagnosissystemhasbeenappliedtoclinicaldiagnosis.Massisacommonsymptomofbreastcancerandoneofthemainfunctionsofthecomputeraideddiagnosissystemistodistinguishbenignlesionsandmalignantones.However,becauseofthecomplexityoftheshapeandedgeofthemasswhichisof

8、tenassociatedwiththesurroundingtissues,theimageisoftenaccompa