基于一致性直方圖的超聲乳腺圖像分割.pdf

1、乳腺癌是危害人類健康的惡性疾病之一。目前，早期檢查和早期治療仍是提高乳腺癌治愈率的關(guān)鍵。超聲醫(yī)學(xué)技術(shù)是繼X線鉬靶照相技術(shù)和CT后，在醫(yī)學(xué)中發(fā)展最為迅速、應(yīng)用最為廣泛的乳腺疾病檢測技術(shù)。計算機輔助的乳腺癌早期診斷是乳腺影像領(lǐng)域中的一項新技術(shù)，能夠改善原始乳腺影像的質(zhì)量，輔助醫(yī)生做出診斷結(jié)果，提高乳腺癌的診斷率。
　　圖像分割在醫(yī)學(xué)超聲圖像的定量、定性分析中均扮演著十分重要的角色，它直接影響到乳腺癌計算機輔助診斷系統(tǒng)(Computer

2、AidedDiagnosis，CAD)的后續(xù)分析和處理工作。本文對近年來用于乳腺癌早期診斷的超聲圖像分割技術(shù)進(jìn)行了研究，詳細(xì)分析了各種方法的技術(shù)要點，并對其優(yōu)缺點作了全面的對比和總結(jié)；提出了一種新穎的基于一致性的超聲乳腺圖像分割方法：通過紋理信息、邊緣信息建立一致性定義，利用一致性直方圖和最大信息熵法則求出一致性閾值，把超聲圖片分為一致性區(qū)域和非一致性區(qū)域，求出一致性區(qū)域直方圖谷值作為該集合的分割閾值，而用鄰域信息分割非一致性區(qū)域。算法