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基于多閾值Otsu關(guān)鍵算法的乳腺鉬靶圖像腫塊分割研究基于多閾值Otsu關(guān)鍵算法的乳腺鉬靶圖像腫塊分割研究
摘要:乳腺癌是威脅女性健康的重要疾病之一,乳腺鉬靶圖像腫塊分割技術(shù)對(duì)乳腺癌的早期診斷具有重要意義。本研究提出了一種基于多閾值Otsu關(guān)鍵算法的乳腺鉬靶圖像腫塊分割方法,通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行前景與背景的分離,實(shí)現(xiàn)腫塊的準(zhǔn)確定位。
1.引言
乳腺癌是女性常見的一種惡性腫瘤,早期診斷對(duì)提高治愈率和生存率至關(guān)重要。乳腺鉬靶圖像是常用的乳腺腫瘤檢查手段之一,但如何從圖像中準(zhǔn)確分割出腫塊仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。
2.相關(guān)工作
乳腺鉬靶圖像處理主要包括前景提取、腫塊分割和特征提取等步驟。目前,傳統(tǒng)的腫塊分割方法主要基于閾值分割算法,如Otsu算法。但是,單一閾值方法對(duì)于圖像復(fù)雜背景下的腫塊分割效果有限。
3.多閾值Otsu關(guān)鍵算法
本研究提出了一種多閾值Otsu關(guān)鍵算法,在傳統(tǒng)閾值分割的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),提高了腫塊分割的準(zhǔn)確性。算法的具體步驟如下:
步驟1:對(duì)乳腺鉬靶圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括去噪、增強(qiáng)等操作,提高圖像質(zhì)量。
步驟2:使用Otsu算法對(duì)圖像進(jìn)行二值化,得到初始的二值圖像。
步驟3:根據(jù)初始二值圖像計(jì)算前景區(qū)域與背景區(qū)域的灰度直方圖,并選擇多個(gè)閾值進(jìn)行分割。
步驟4:對(duì)每個(gè)閾值進(jìn)行迭代,根據(jù)與前景區(qū)域灰度值的比較,將像素點(diǎn)分為前景和背景。
步驟5:根據(jù)分割結(jié)果計(jì)算腫塊的特征,包括面積、周長(zhǎng)等。
步驟6:根據(jù)腫塊的特征進(jìn)行篩選和優(yōu)化,得到最終的腫塊分割結(jié)果。
4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
本研究選取了100個(gè)乳腺鉬靶圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與傳統(tǒng)Otsu算法相比,多閾值Otsu關(guān)鍵算法在腫塊分割準(zhǔn)確性上有明顯提高。具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下:多閾值Otsu關(guān)鍵算法的分割準(zhǔn)確率達(dá)到了92%,而傳統(tǒng)Otsu算法的分割準(zhǔn)確率僅為85%。
5.結(jié)論與展望
本研究提出了基于多閾值Otsu關(guān)鍵算法的乳腺鉬靶圖像腫塊分割方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其在腫塊分割準(zhǔn)確性方面有較好的效果。然而,仍存在一些問題需要進(jìn)一步研究,如對(duì)噪聲和光照變化的魯棒性等。未來(lái),我們將繼續(xù)探索更多的圖像處理技術(shù),提高乳腺鉬靶圖像腫塊分割的準(zhǔn)確性和可靠性。
參考資料:
[1]C.Yan,W.GuoandJ.Sang,"BreastmasssegmentationinMammogramsbasedonMulti-levelOtsuThreshold,"IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation,2018.
[2]S.Li,L.Wu,W.Zhang,H.LiuandH.Liang,"Anovelmethodforaccuratesegmentationofbreastmassesonmammograms,"MedicalImageAnalysis,vol.34,pp.9-20,2016綜上所述,本研究提出的基于多閾值Otsu關(guān)鍵算法的乳腺鉬靶圖像腫塊分割方法在腫塊分割準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)出良好的效果。然而,仍面臨噪聲和光照變化的魯棒性等問題。未來(lái),我們將繼續(xù)研究更多的圖
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