《基於乳腺X線圖像處理的乳腺癌檢測方法研究》是依託北京交通大學，由陳後金擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於乳腺X線圖像處理的乳腺癌檢測方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：陳後金
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
乳腺癌是女性最常見的一種惡性腫瘤，其發病率正在不斷上升，我國己成為乳腺癌發病率增長最快的國家之一。乳腺癌若能在早期得到診斷，可提高患者治療後的生存期和生活質量。乳腺X線攝影術被認為是最可靠和最有效的乳腺癌檢測方法，本課題研究基於乳腺X線的乳腺癌檢測方法具有重要意義。.現有檢測方法存在諸多問題：主要以美國或英國資料庫為研究對象，缺乏針對中國女性常見的緻密型乳腺X線圖像分析；主要基於單視角乳腺X線圖像，缺少多視角的病灶分析；主要進行鈣化點和腫塊病灶檢測，缺少結構扭曲和不對稱性等病理特徵分析。本課題屬於信息學科與醫學學科的交叉學科，將針對中國女性高緻密性乳腺圖像的特點，利用多學科理論來研究乳腺X線圖像乳腺癌檢測的關鍵問題，建立基於信息融合思想的乳腺X線多視角分析模型，提出魯棒的可疑病灶提取與分類方法，有效實現乳腺癌早期篩查與診斷，為臨床乳腺癌風險等級評估奠定基礎，提高我國乳腺癌檢測和診斷水平。
結題摘要
乳腺癌是女性最常見的一種惡性腫瘤，其發病率正在不斷上升，我國己成為乳腺癌發病率增長最快的國家之一。乳腺癌的早期診斷是提高患者治療率的關鍵。本課題構建了北大人民醫院提供的中國女性乳腺X線圖像資料庫，並在該資料庫以及現有乳腺X線圖像公開資料庫完成了： (1) 胸肌分割方法：針對紋理一致性胸肌，提出了一種基於紋理一致性和亮度方差的胸肌分割方法。針對東方女性乳腺圖像中紋理複雜胸肌，提出了一種基於胸肌區域紋理一致性特徵和三角形狀特徵的分割方法。胸肌分割可有效降低對可疑病灶檢測算法的影響，同時也是多視角信息融合的必要條件。 (2) 微鈣化點簇分割方法：採用自適應核學習相關向量機(ARVM)套用於乳腺X線圖像微鈣化點簇分析，實現了基於改進ARVM的微鈣化點簇快速處理方法，該方法在提高算法執行速度的同時不改變算法的檢測結果。 (3) 腫塊檢測方法：提出了一種基於標記脈衝耦合神經網路的乳腺腫塊分層檢測方法。 (4) 腫塊分割方法：提出了一種基於模型分析與均值漂移聚類的乳腺腫塊分割方法，提出了一種基於簡化型脈衝耦合神經網路和改進型矢量無邊緣活動輪廓模型的乳腺X線圖像腫塊分割方法。 (5) 檢測方法：提出了一種基於相似度收斂指數的結構扭曲檢測方法。在公開資料庫及自建資料庫上進行驗證，結果表明提出的方法有效降低了假陽性率，同時適用於脂肪型乳腺X線圖像和緻密型乳腺X線圖像。 (6) 基於雙邊分析的腫塊檢測方法:方法包括基於乳房邊緣形狀上下文的區域匹配，以及綜合考慮全局和局部圖像特徵的相似度測度。與單視角和現有雙邊分析腫塊檢測方法相比，提出的方法具有更好的腫塊檢測結果。 (7) 微鈣化點簇與腫塊的特徵描述及分類：提出基於Voronoi圖和Delaunay三角剖分的微鈣化點簇特徵提取方法，基於非等間隔降採樣texton的腫塊分類方法，以及基於同軸模板與D-texton的腫塊分類方法。上述特徵分別獲得優於現有方法的分類性能。 (8) 可疑病灶檢索方法。針對傳統錨點圖哈希在圖像相似度定義中沒有考慮病理相關性的問題，引入病理類別至錨點圖哈希相似度計算，提出了可區分錨點圖哈希以重新表示圖像。相比於現有方法，提出的方法在腫塊檢索性能上得到明顯提高。 本課題屬於信息學科與醫學學科的交叉學科，利用多學科理論研究乳腺X線圖像乳腺癌檢測的關鍵問題，實現了乳腺癌檢測的定量分析，將有助於提高我國乳腺癌檢測和診斷水平。
