1、乳腺癌是一種常見(jiàn)的惡性腫瘤，早期診斷和治療是降低乳腺癌死亡率的關(guān)鍵。乳腺鉬靶Ｘ線(xiàn)攝影是目前診斷乳腺癌的首選方法，腫塊是乳腺癌在X線(xiàn)圖像上的主要表現(xiàn)之一。但由于早期乳腺癌的影像學(xué)特征并不十分明顯，因而即使經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生也很難及時(shí)和準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)圖像中所有可能的病變區(qū)域。隨著醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，根據(jù)乳腺鉬靶Ｘ線(xiàn)攝影來(lái)進(jìn)行乳腺中腫塊及微鈣化點(diǎn)的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)已成為乳腺癌早期診斷的研究熱點(diǎn)。一個(gè)好的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)該能夠有效地防止由于視

2、覺(jué)疲勞和疏忽而造成的誤診和漏診，幫助醫(yī)生更好地識(shí)別圖像中的微小病變。
　　 本文提出了一個(gè)綜合的檢測(cè)方案來(lái)進(jìn)行乳腺Ｘ線(xiàn)圖像中腫塊的自動(dòng)檢測(cè)。首先，對(duì)原始LJPEG(Lossless JPEG)乳腺X線(xiàn)圖像進(jìn)行解壓等預(yù)處理。然后，運(yùn)用一種有效的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像增強(qiáng)方法對(duì)乳腺Ｘ線(xiàn)圖像進(jìn)行處理，有效地抑制了圖像中的背景區(qū)域和噪聲，凸現(xiàn)了腫塊區(qū)域；在此基礎(chǔ)上，提出了一種結(jié)合Otsu快速多閾值算法與改進(jìn)分水嶺算法相結(jié)合的分割方法對(duì)乳腺

3、X線(xiàn)圖像進(jìn)行分割處理，得到感興趣區(qū)域(ROI)；由于一些低密度腫塊區(qū)域的存在，使得提取出的感興趣區(qū)域(ROI)中可能存在大量假陽(yáng)性區(qū)域，本文運(yùn)用基于灰度共生矩陣的紋理特征，通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行第一個(gè)分類(lèi)器設(shè)計(jì)，對(duì)正常組織和異常組織進(jìn)行分類(lèi)決策，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明檢測(cè)效果良好；由于第一個(gè)分類(lèi)器分類(lèi)出來(lái)的異常組織中又存在良性腫瘤與惡性腫瘤，為了進(jìn)一步確認(rèn)腫塊的良惡性，本文利用圖像分割中的區(qū)域增長(zhǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)腫瘤邊緣的準(zhǔn)確定位，提取了緊湊度、Krawt