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双侧特征融合的乳腺肿块检测

王之琼, 王培, 于戈, 康雁

王之琼, 王培, 于戈, 康雁. 双侧特征融合的乳腺肿块检测[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2015, 27(6): 1024-1031.
引用本文: 王之琼, 王培, 于戈, 康雁. 双侧特征融合的乳腺肿块检测[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2015, 27(6): 1024-1031.
Wang Zhiqiong, Wang Pei, Yu Ge, Kang Yan. Breast Tumor Detection on Fusion of Bilateral Feature[J]. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2015, 27(6): 1024-1031.
Citation: Wang Zhiqiong, Wang Pei, Yu Ge, Kang Yan. Breast Tumor Detection on Fusion of Bilateral Feature[J]. Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics, 2015, 27(6): 1024-1031.

双侧特征融合的乳腺肿块检测

基金项目: 

国家自然科学基金(61402089,61472069,61100022);中央高校基本科研业务费专项资金(N141904001).

详细信息
    作者简介:

    王之琼(1980-),女,博士,讲师,主要研究方向为计算机辅助诊断、大数据处理等;王培(1989-),女,硕士研究生,主要研究方向为计算机辅助诊断、不确定数据查询处理等;于戈(1962-),男,博士,教授,博士生导师,CCF会士,主要研究方向为数据库系统、分布与并行系统等;康雁(1964-),男,博士,教授,博士生导师,论文通讯作者,主要研究方向为计算机辅助诊断、生物医学成像技术、医学智能辅助技术等.

    通讯作者:

    康雁,E-mail:kangyan@bmie.neu.edu.cn

  • 中图分类号: TP399

Breast Tumor Detection on Fusion of Bilateral Feature

  • 摘要: 乳腺癌是妇女最常见的恶性肿瘤之一,面向乳腺钼靶X线图像的计算机辅助肿块检测技术可以帮助影像科医师早期发现乳腺病变.针对于单侧的乳腺肿块检测中准确率有待提升的问题,提出双侧特征融合的乳腺肿块检测算法.首先,进行图像预处理,并利用相干点漂移完成乳腺轮廓配准;然后,利用配准得到的变换矩阵获得双侧乳腺感兴趣区域,再在其中提取左右侧乳腺的单侧特征向量和双侧对比特征向量,从而建立融合的特征模型,并采用遗传选择算法对特征向量进行特征选择;最后利用极限学习机基于选择后的特征进行乳腺肿块检测.实验结果表明,与传统的基于单侧的乳腺肿块检测算法相比,文中算法能有效地提高检测准确率.
    Abstract: Breast cancer is one of the most common malignant tumors of women,computer-aided breast tumor detection technology faced on mammogram can help radiologists to detect breast lesions early.Breast tumor detection(BTD) algorithm on fusion of bilateral feature is presented,which aims at the problem that the accuracy of BTD on unilateral feature can be improved.First,preprocess the image and registration the breast contour using the coherent point drift.Then,use transformation matrix obtained from registration to acquire regions of interest(ROIs) of bilateral breast.After that,extract unilateral feature vector of left and right breast and bilateral contrast feature vector in ROIs.Thereby,the fusion feature model is set up,and then the features are selected by genetic algorithm selection.Finally,breast tumor is detected by extreme learning machine based on the selected features.Experimental results show that the proposed BTD algorithm on fusion of bilateral features can improve the accuracy of the detection effectively,compared to the traditional BTD algorithm on unilateral feature.
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-05-05
  • 修回日期:  2014-07-28
  • 刊出日期:  2015-06-19

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