【摘 要】
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计算机辅助乳腺肿块检测是乳腺癌的计算机辅助早期诊断中的关键步骤。传统的计算机辅助乳腺肿块检测方法在检测准确率和效率方面都存在很大的改进空间。基于内容的图像检索的
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计算机辅助乳腺肿块检测是乳腺癌的计算机辅助早期诊断中的关键步骤。传统的计算机辅助乳腺肿块检测方法在检测准确率和效率方面都存在很大的改进空间。基于内容的图像检索的乳腺肿块检测方法在为医生提供检测结果的同时能够返回给医生一系列与待检影像具有相似形态的图像,增加了检测结果的可信度。本文的研究工作主要围绕基于图像检索的乳腺肿块检测方法展开,并针对这一类方法中存在的问题和不足进行深入研究,主要工作和创新点归纳如下:1.本文首先概述了计算机辅助乳腺肿块检测的研究背景、意义以及国内外研究现状,对现有的计算机辅助乳腺肿块检测方法做了分类总结,分析了该领域比较经典的几种方法,重点研究了基于哈希算法的计算机辅助乳腺肿块检测方法。2.引入了局部保持迭代量化哈希大规模图像检索算法。该方法将原始图像特征转化为保持了原始特征之间相似性的二进制码,然后在汉明空间进行相似图像检索,解决了参考病例库中图像数目较多时面临的检测速度慢、存储开销大等问题,降低了“维度灾难”问题带来的影响,同时显著提高了检测效率。3.为提高乳腺肿块检测的准确率,本文提出通过融合图像局部特征和全局特征的方法来更好地表达和区分乳腺X线图像。本文中使用的局部特征和全局特征分别为SIFT特征和GIST特征,实验表明该方法能够显著提高肿块检测的准确率。
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