【摘 要】
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世界卫生组织的报告表明,乳腺癌是造成女性死亡的主要因素之一。及时准确地开展乳腺癌检查工作,并早期合理的监测与治疗乳腺癌才可以减小其死亡率。乳腺X线检查是早期发现乳腺癌的第一选择,被广泛应用。基于乳腺X线图像的计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis,CAD）系统,不仅能够给临床医师提供诊断参考,减轻医生在阅片方面的工作量,同时还能够大大提高乳腺癌早期治疗的准确率。统计结果显
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世界卫生组织的报告表明,乳腺癌是造成女性死亡的主要因素之一。及时准确地开展乳腺癌检查工作,并早期合理的监测与治疗乳腺癌才可以减小其死亡率。乳腺X线检查是早期发现乳腺癌的第一选择,被广泛应用。基于乳腺X线图像的计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis,CAD）系统,不仅能够给临床医师提供诊断参考,减轻医生在阅片方面的工作量,同时还能够大大提高乳腺癌早期治疗的准确率。统计结果显示,约80%的乳腺癌患者首诊为乳腺肿块。因此本文以乳腺X线图像中的肿块为研究对象,对乳腺肿块CAD系统的三个关键技术:肿块区域的分割、特征提取以及肿块良恶性分类进行探讨,构建完整的乳腺肿块CAD框架,提高系统的准确率和效率。本文的主要研究成果如下:（1）本文提出了一种基于多尺度空洞卷积残差的网络模型,用于乳腺肿块的分割。在U-Net经典结构基础上,设计了多尺度空洞卷积特征提取模块,将不同膨胀率的空洞卷积加以结合,在保证空间信息的前提下,增大感知范围,获取更多局部信息。模型还通过嵌入残差模块,添加批量归一化层,引入乘以权重的二元交叉熵损失函数等方式,在不损失图像分辨率的情况下,较为完整地保留了乳腺肿块的细节信息,增强了模型对乳腺肿块区域特征的提取能力,改进了模型的分割效果。本文提出的分割模型在CBIS-DDSM数据库上进行验证,得到的Dice系数为82.93%,灵敏度为84.72%,较U-Net模型分别提高了0.75%、1.36%。（2）本文针对乳腺肿块区域特点,提取了空间域特征和小波域特征。提取的空间域特征包括几何、灰度、纹理三类共14个特征。对图像进行三尺度小波分解后,提取每个尺度下的小波系数的均值、方差共6个特征。上述特征能够全面、充分地描述肿块区域的相关信息,利于提高分类器的准确率。（3）本文提出了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化的SVM分类器,实现乳腺肿块的良恶性分类。针对本文分类任务的非线性可分情况,选取RBF函数为核函数,以达到线性可分,并用GA算法优化SVM中的惩罚参数C和RBF核函数中的参数。该分类器在CBIS-DDSM数据库上进行验证,准确率达到91.80%,ROC曲线下面积值达到0.9181。与典型SVM和其它分类方法相比,分类效果更好,说明本文提取的乳腺肿块特征有效,设计的分类器性能良好。
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