基于局部二值模式和支持向量机的乳腺癌钙化点计算机辅助检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于局部二值模式和支持向量机的乳腺癌钙化点计算机辅助检测方法。本发明专利技术具体实施包括如下步骤：1.利用一个滤波器组对原始X光片进行图像增强；2.使用局部二值模式对增强和分块后的X光图像块进行编码，并对获得的二进制码进行分类，从而得到以二进制码的统计分布表示的纹理信息；3.利用支持向量机，根据提取的纹理信息和已知的是否存在钙化组织的映射关系进行训练，得到能够自动判断X光片中钙化点是否存在的检测器。本发明专利技术高效、准确地提取了基于X光片的乳腺癌钙化点的纹理特征，实现了辅助医生检测乳腺癌钙化点的功能，且基于本发明专利技术所提出方法的乳腺癌钙化点检测效果与医生主观判断具有很好的一致性。

Computer aided detection of calcification in breast cancer based on local two value model and support vector machine

The invention discloses a method for computer aided detection of calcification of breast cancer based on local two value model and support vector machine. The invention comprises the following steps: 1 using a filter group to the original X ray image enhancement; 2 local two value of X optical image enhancement block and block the encoding mode, and the classification of the binary code, so as to get the texture information on the statistical distribution of the binary code 3; the support vector machine based on texture information extraction and known whether the mapping of calcified tissue for training, can automatically judge whether there are detector calcification in X ray. The invention is to efficiently and accurately extract the texture features of breast cancer calcification X light based on the realization of helping doctors to detect breast cancer calcification, calcification breast cancer and is based on the method of the present invention detect the effect of doctor's subjective judgment is in good agreement.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学图像计算机辅助诊断领域，涉及一种基于图像处理和机器学习的乳腺癌钙化点检测方法。
技术介绍
医学图像计算机辅助诊断，是指通过影像学、医学图像处理技术以及生理、生化等方法，结合计算机的分析计算，辅助发现病灶，提高诊断准确率以及自动化程度的手段。计算机辅助诊断系统的广泛应用有助于提高医生诊断的敏感性和特异性。早期乳腺癌钙化点具有钙化点过小、不易观察、耗时费力等缺陷，因此纯粹的人工判断的准确率较低，并且依赖于医生的临床经验。计算机辅助检测手段，不仅可以提高钙化点的可识别程度，而且可以智能地进行钙化点是否存在的判断，从而辅助医生更高效、准确地找到钙化点。目前乳腺癌钙化点辅助检测手段一般分为三个步骤，即图像增强、特征提取和机器学习。有效的图像增强方法可以提高钙化点的可识别度，而有效的特征提取和机器学习方法可以提高智能检测的正确率。其中，特征提取是最为关键的技术，通常地，利用钙化点在大小、形状、亮度、频率、纹理等方面的特征来区分钙化组织和正常组织，有较高的成功率。
技术实现思路
本专利技术主要利用基于图像增强的图像处理技术、基于局部二值模式的纹理特征提取技术和基于支持向量机的机器学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于局部二值模式和支持向量机的乳腺癌钙化点计算机辅助检测方法，其特征在于步骤如下：步骤(1).读取乳腺X光片作为样本，包括正常乳腺和含有钙化点并被人为标定出钙化点位置的X光片；步骤(2).对步骤(1)中读取的X光片使用一个滤波器组进行边缘增强，该滤波器组由一个高斯高通滤波器、一个拉普拉斯锐化滤波器、一个低通滤波器和一个相减器组成，首先，X光片分别经过高斯高通滤波器、拉普拉斯锐化滤波器和低通滤波器；随后，将拉普拉斯锐化滤波器输出的图像与低通滤波器输出的图像相减，得到最终的增强后的X光片；步骤(3).对经过步骤(2)增强后的X光片分成若干32×32像素点大小的图像块，根据是否含有钙化点将这些图...

【技术特征摘要】
1.一种基于局部二值模式和支持向量机的乳腺癌钙化点计算机辅助检测方法，其特征在于步骤如下：步骤(1).读取乳腺X光片作为样本，包括正常乳腺和含有钙化点并被人为标定出钙化点位置的X光片；步骤(2).对步骤(1)中读取的X光片使用一个滤波器组进行边缘增强，该滤波器组由一个高斯高通滤波器、一个拉普拉斯锐化滤波器、一个低通滤波器和一个相减器组成，首先，X光片分别经过高斯高通滤波器、拉普拉斯锐化滤波器和低通滤波器；随后，将拉普拉斯锐化滤波器输出的图像与低通滤波器输出的图像相减，得到最终的增强后的X光片；步骤(3).对经过步骤(2)增强后的X光片分成若干32×32像素点大小的图像块，根据是否含有钙化点将这些图像块分为两类；步骤(4).对步骤(3)中得到的每一个图像块中不处在块边缘的30×30个像素点进行邻域为8...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁勇，赵杨，赵辛宇，胡拓，商小宝，邓瑞喆，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33