1、乳腺癌是當(dāng)今一種在全世界女性當(dāng)中發(fā)病率最高的惡性腫瘤疾病。早期檢查是預(yù)防乳腺癌的一個(gè)非常重要的手段。由于性價(jià)比高、無放射性、副作用小等優(yōu)點(diǎn),超聲檢查被廣泛應(yīng)用于乳腺癌的早期診斷中。為了提高醫(yī)生對(duì)乳腺超聲檢查的客觀性和診斷效率,計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。目前基于乳腺超聲圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷普遍采用單幀B超圖像對(duì)目標(biāo)的幾何特征、邊界特征及紋理等特征進(jìn)行提取和分類。但是,由于人體體位移動(dòng)、生理變化、超聲聲像復(fù)雜多樣、良惡性腫塊在超聲聲像上存

2、在不同程度的交叉和重疊,單幀的特征分析必然影響診斷的準(zhǔn)確率。此外,單一模態(tài)的圖像往往不能提供臨床診斷中所需要的足夠信息,因此需要將不同模態(tài)的圖像信息進(jìn)行融合從而進(jìn)行全面和綜合的分析。
　　為了克服單幀圖像和單一模態(tài)特征的片面性,本文提出利用B型超聲圖像中的靜態(tài)特征和彩色多普勒超聲圖像序列中的動(dòng)態(tài)特征相結(jié)合的方式對(duì)腫塊的良惡性進(jìn)行綜合分析。其中對(duì)圖像進(jìn)行有效的分割、配準(zhǔn)和描述圖像序列中的運(yùn)動(dòng)信息是靜態(tài)圖像和動(dòng)態(tài)圖像序列特征提取的核心

3、問題。近年來,這些技術(shù)經(jīng)歷了深入和廣泛的研究,但是在對(duì)于乳腺超聲圖像的處理方面仍存在一些尚未解決的關(guān)鍵問題。本文針對(duì)不同模態(tài)圖像的特點(diǎn),對(duì)乳腺超聲圖像分割、乳腺超聲圖像配準(zhǔn)和彩色多普勒超聲圖像序列的特征提取等核心問題展開了相關(guān)的研究。
　　本文所完成的工作和主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)對(duì)基于細(xì)胞自動(dòng)機(jī)原理的乳腺超聲圖像分割方法進(jìn)行研究。乳腺超聲圖像中的高噪聲、復(fù)雜結(jié)構(gòu)、模糊邊界等因素是影響圖像分割效果的主要原因。為解決上述問

4、題,本文根據(jù)細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的能量傳播機(jī)制,采用能量下降策略反映圖像中像素點(diǎn)之間的空間信息,并提出種子點(diǎn)比較函數(shù)和局部紋理特征比較函數(shù)分別對(duì)圖像的全局信息差異和局部信息差異進(jìn)行建模。在此基礎(chǔ)上,本文采用VonNeumann鄰域系統(tǒng)和Moore鄰域系統(tǒng)相結(jié)合的方式作為細(xì)胞自動(dòng)機(jī)的演化環(huán)境,并將自適應(yīng)鄰域準(zhǔn)則應(yīng)用到Moore鄰域系統(tǒng)中用來進(jìn)一步地抑制噪聲的干擾。該分割算法有助于識(shí)別圖像中的模糊邊界,對(duì)噪聲具有魯棒性,能夠在較為簡單的初始條件下準(zhǔn)確

5、地對(duì)乳腺超聲圖像進(jìn)行分割。
　　(2)對(duì)基于光流場的全自動(dòng)乳腺超聲圖像配準(zhǔn)方法進(jìn)行研究。為了克服乳腺超聲圖像高噪聲、目標(biāo)結(jié)構(gòu)復(fù)雜等因素的干擾,本文將慣性原理應(yīng)用到配準(zhǔn)過程中,并產(chǎn)生一個(gè)能夠使像素點(diǎn)在短時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)過程中保持一個(gè)原有運(yùn)動(dòng)傾向的慣性力,從而克服運(yùn)動(dòng)過程中所受噪聲點(diǎn)的干擾。在此基礎(chǔ)上,本文根據(jù)牛頓第二定律思想,在每次迭代過程中利用慣性力逐步地改變合外力的大小和方向,進(jìn)而融入到光流場的計(jì)算方程中對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)的加速度重新進(jìn)行

6、估計(jì)。此外,本文還采用牛頓第三定律的思想對(duì)算法的收斂速度進(jìn)行提高。文中算法有助于在克服噪聲干擾的同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié),并能夠快速和準(zhǔn)確地對(duì)乳腺超聲圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。
　　(3)對(duì)基于B超圖像和彩色多普勒超聲圖像序列的乳腺腫塊分類方法進(jìn)行研究。本文首先采用顏色矩、顏色信息熵等不同的統(tǒng)計(jì)方法對(duì)血流的形態(tài)學(xué)信息進(jìn)行建模。為提取血流動(dòng)力學(xué)特征,本文首先對(duì)每個(gè)圖像序列下的不同的血流信號(hào)位置進(jìn)行了配準(zhǔn)。然后結(jié)合醫(yī)學(xué)背景知識(shí),采用圖像分格法模擬臨床診