基于视觉感知信息的乳腺钼靶肿块检测分析与自动提取

摘要：

医生的视觉感知信息与影像诊断联系紧密,如何有效利用该信息以提高医学影像辅助诊断中的决策准确性,是一个具有前沿性和实际临床价值的研究课题.针对医生临床诊断时其视觉感知行为的分析和利用,探讨医生读片时单纯的视觉注视信息在多大程度上反映肿块位置(可检测性),以及如何利用视觉注视信息提取病灶.首先,用眼动仪采集医生读片时的注视点序列,每个注视点包括该点在钼靶影像中的相对位置、注视点停留时间和瞳孔直径等3个视觉特征,然后基于这些特征对注视点序列进行聚类分析,根据关注度评价找出医生浏览影像时的若干“关注点”位置,并对比分析其与肿块位置的关系,以评价“命中率”；以关注点为引导,利用区域生长和水平集方法对肿块病灶进行提取.利用DDSM数据库和浙江省肿瘤医院数据库的75张钼靶影像进行初步实验.将关注点数限制在4个以内时,肿块病灶命中率为58.49％,同时所有命中肿块中被完整提取的占70.97％.结果表明,医生视觉注意信息对肿块位置的反应有一定作用,有助于理解感知反馈提高诊断精度的内在机理.

关键词：视觉感知、图像分割、眼动仪、聚类分析

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.4;TP751.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划资助2013CB329502;国家自然科学基金61001215、61271063

在线出版日期：2014-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：28-36