基于多尺度空间滤波结合两级l1范数最近邻分类的乳腺微钙化图像病变类型诊断系统

摘要：

提出一种基于多尺度空间滤波结合l1数最近邻分类的乳腺微钙化图像病变类型诊断系统,该系统主要由三部分组成:微钙化点检测、微钙化簇特征提取和分类判决.首先利用多尺度空间滤波方法得到原图像的多尺度显著特征图,然后通过基于视觉特性的钙化点分割方法得到粗检测钙化点的二值图像,并送入l1范数最近邻分类器去除假阳性点得到钙化点信息,进而得到局部区域的微钙化簇图像,通过提取钙化簇特征信息,并再次利用1l范数最近邻分类器进行分类,判断该钙化簇的良/恶性.仿真实验结果表明,所设计的微钙化簇检测算法可较好地检测出可疑钙化点,对乳腺图像病变部位进行自动识别,并准确判别病变类型,为医生的诊断提供有效的帮助.

关键词：微钙化点检测、尺度滤波、乳腺图像、病变类型识别

所属期刊栏目：29

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省自然科学基金F2008000891;燕山大学博士基金B287;中国博士后自然科学基金20080440124;第二批中国博士后基金特别资助200902356

在线出版日期：2010-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：524-530