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基于解剖学特征的乳腺X线图像胸肌分割
  • ISSN号:0254-4156
  • 期刊名称:自动化学报
  • 时间:2013.8.15
  • 页码:1265-1272
  • 分类:TP[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]北京交通大学电子信息工程学院,北京100044
  • 相关基金:国家自然科学基金(61271305,61201363);中央高校基本科研业务费专项资金f2013YJS017);高等学校博士学科点专项科研基金f20110009110001)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:

提出了基于解剖学特征(纹理特征和形状特征)的乳腺X线图像胸肌区域分割方法.融合边缘信息到谱聚类算法得到过分割图像.根据区域的亮度分布和胸肌的三角形状特征,提出区域聚合算法,从过分割图像中识别出胸肌边缘.该方法在322幅mini—MIAS(Mammographicimageanalysissociety)乳腺图像和50幅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,该方法对不同大小、形状和亮度的胸肌分割具有较强的鲁棒性.

英文摘要:

In this paper, an anatomic features-based method is proposed to segment the pectoral muscle region according to texture feature and shape feature. Firstly, spectral clustering combined with edge information is presented and used to segment the pectoral muscle, leading to an over-segmented result. Afterwards, a region merging algorithm is proposed on the basis of the intensity distribution of regions and the characteristic of triangle shape. Finally, the pectoral muscle is identified from the over-segmented result according to region merging. The proposed method is evaluated on 322 mammograms from the mammographic image analysis society (mini-MIAS) database and 50 mammograms from the Breast Center of Peking University People's Hospital (BCPKUPH). The results show that the proposed method works well for pectoral muscles of different sizes, shapes and intensities.

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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