乳腺癌诊断中乳腺钼靶X线影像处理与分析关键技术研究

项目名称： 乳腺癌诊断中乳腺钼靶X线影像处理与分析关键技术研究

项目编号： No.61175012

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化学科

项目作者： 马义德

作者单位： 兰州大学

项目金额： 63万元

中文摘要： 乳腺钼靶X线图像分析是乳腺癌早期检测与诊断的重要手段。但由于乳腺钼靶X线图像中钙化点与肿块区域不规则且对比度低，使得误诊率较高。这也使得计算机辅助图像检测系统设计陷入困境。现有图像处理方法难以有效地处理乳腺钼靶X线图像。而该图像的除噪、增强、准确分割和特征提取一直是个难点问题。本项目拟结合视皮层神经网络模型与其他新兴智能信息处理方法，针对乳腺X线钼靶图像处理与分析中的重点与难点问题开展研究。主要涉及：以提升图像质量为目的的图像除噪与增强算法研究；以准确提取病灶区域和检测钙化点与肿块为目的的图像分割算法的探索研究；以提高乳腺癌早期诊断正确识别率为目的的钙化点与肿块特征选择与分类研究。通过本项目实施可望解决乳腺疾病诊断图像处理与分析中若干关键技术，为乳腺钼靶X线图像计算机辅助检测系统提供关键算法支持与理论基础。同时也为有关诊断医生提供一个可靠的"第二意见"。

中文关键词： 乳腺钼靶X线图像；视皮层神经网络模型；肿块分割；钙化点检测；计算机辅助检测与诊断

英文摘要：

英文关键词： Mammography X-ray image；Visual cortical neural network model；Mass segmentation；Calcification detection；Computer-aided detection and diagnosis