位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
乳腺X线图像结构扭曲检测的研究
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:2014.8.1
  • 页码:1764-1772
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京交通大学电子信息工程学院,北京100044, [2]北京大学人民医院乳腺中心,北京100044
  • 相关基金:国家自然科学基金(61271305,61201363),高等学校博士学科点专项科研基金(20110009110001),中央高校基本科研业务费专项资金(2011JBM0031资助
  • 相关项目:面向图像分割的自适应脉冲耦合神经网络理论及应用研究
中文摘要:

针对乳腺x线图像结构扭曲(Architectural distortion,AD)检测假阳性率偏高的问题,提出了一种新的乳腺x线图像结构扭曲检测方法一相似度收敛指数(Similarity convergence index,SCll方法.首先利用马氏距离比计算出毛刺的相似度,然后通过计算相似度加权的收敛指数增强放射状毛刺,最后提取出收敛指数的局部最大值作为候选点,并对这些候选点进行分类,检测出结构扭曲.该方法在Mini—MIAS(Mammographic Image AnalysisSociety)乳腺图像和北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像上进行验证,实验结果表明,本文提出的方法有效降低了假阳性率,同时适用于脂肪型乳腺x线图像和致密型乳腺X线图像.

英文摘要:

For the problem of the high false positive rate in the detection of architectural distortion (AD) in mammo- grams, a novel method called similarity convergence index (SCI) is proposed. Firstly the spiculation similarity based on Mahalanobis distance is presented and used to compute the SCI to enhance radiating spiculations. Then local maximum values of SCI are extracted as AD candidates, and lastly these candidates are classified into AD and normul tissues. The proposed method is evaluated on mammograms from the Mini-MIAS (Mammographic Image Analysis Society) and mammograms from the Breast Disease Center of Peking University People's Hospital. The results show that the proposed detection method can reduce the false positive rate significantly, and can be applied to both fat and compact mammograms.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《自动化学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院自动化研究所
  • 主编:王飞跃
  • 地址:北京东黄城根北街16号
  • 邮编:100717
  • 邮箱:aas@ia.ac.cn
  • 电话:010-64019820
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4156
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2109/TP
  • 邮发代号:2-180
  • 获奖情况:
  • 1997年获全国优秀期刊奖,1985、1990、1996、2000年获中国科学院优秀期刊二等奖,2002年获国家期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27550