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基于一致性直方图的超声乳腺图像分割

作者：于瀛星 Publish: 2006-11-14 Hits:-

【中文题名】

基于一致性直方图的超声乳腺图像分割

【英文题名】

Breast Ultrasound Image Segmentation Based on Homogeneity Histogram

【学科专业】

计算机科学与技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-11-14

【中关键词】

超声,乳腺癌,图像分割,直方图,一致性,

【英关键词】

Ultrasound,Breast Cancer,Image Segmentation,Histogram,Homogeneity,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置

【论文摘要】

乳腺癌是危害人类健康的恶性疾病之一。目前,早期检查和早期治疗仍是提高乳腺癌治愈率的关键。超声医学技术是继X线钼靶照相技术和CT后,在医学中发展最为迅速、应用最为广泛的乳腺疾病检测技术。计算机辅助的乳腺癌早期诊断是乳腺影像领域中的一项新技术,能够改善原始乳腺影像的质量,辅助医生做出诊断结果,提高乳腺癌的诊断率。图像分割在医学超声图像的定量、定性分析中均扮演着十分重要的角色,它直接影响到乳腺癌计算机辅助诊断系统(Computer Aided Diagnosis,CAD)的后续分析和处理工作。本文对近年来用于乳腺癌早期诊断的超声图像分割技术进行了研究,详细分析了各种方法的技术要点,并对其优缺点作了全面的对比和总结;提出了一种新颖的基于一致性的超声乳腺图像分割方法:通过纹理信息、边缘信息建立一致性定义,利用一致性直方图和最大信息熵法则求出一致性阈值,把超声图片分为一致性区域和非一致性区域,求出一致性区域直方图谷值作为该集合的分割阈值,而用邻域信息分割非一致性区域。算法既考虑了图像的局部信息,又考虑了全局信息,克服了传统的基于直方图分割算法无法两者兼顾的缺点。算法处理结果得到了超声医学专家的认可;通...

【论文题纲】

摘要	4-5
Abstract	5-8
第1章绪论	8-15
1.1 课题背景	8-9
1.2 早期乳腺癌计算机辅助诊断系统研究现状及意义	9-13
1.2.1 超声诊断成像简介	9-11
1.2.2 早期乳腺癌计算机辅助诊断技术领域现状	11-13
1.2.3 课题意义	13
1.3 工作中的难点问题	13-14
1.4 本文研究内容	14-15
第2章乳腺超声图片的分割方法研究	15-31
2.1 引言	15-17
2.2 基于区域的分割算法	17-19
2.2.1 区域方法技术原理	17-19
2.2.2 算法概述	19
2.3 基于边缘检测的分割技术	19-22
2.3.1 边缘检测分割技术原理	19-21
2.3.2 算法概述	21-22
2.4 基于人工神经网络的分割方法	22-23
2.5 形变模型法	23-26
2.5.1 形变模型技术原理	23-25
2.5.2 算法概述	25-26
2.6 基于随机场的分割算法	26-28
2.6.1 随机场分割算法原理	26-28
2.6.2 算法概述	28
2.7 多种技术相结合的分割算法	28-29
2.7.1 基于边缘检测和区域的分割算法	28-29
2.7.2 基于人工神经网络和形态学分水岭的分割算法	29
2.8 本章小结	29-31
第3章基于一致性直方图的超声乳腺图像分割	31-46
3.1 算法关键技术研究	31-37
3.1.1 基于直方图的分割方法	31-32
3.1.2 平滑滤波	32-34
3.1.3 一致性	34-36
3.1.4 最大熵准则	36-37
3.2 算法详细分析	37-44
3.3 本章小结	44-46
第4章实验及评估	46-52
4.1 算法分割结果	46-48
4.2 差异实验评估方法及结果分析	48-51
4.3 本章小结	51-52
结论	52-53
参考文献	53-57
攻读学位期间发表的学术论文	57-58
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明	58
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书	58
哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理	58-59
致谢	59

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.365195



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