一种乳腺肿块图像加强识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于医疗技术领域，提供了一种乳腺肿块图像加强识别方法及装置，其中，方法包括：S01：获取待识别的乳腺图像，并将乳腺图像进行DCT变换；S02：将变换后的乳腺图像发送给数据处理模块，数据处理模块对乳腺图像进行DCT逆变换，然后，通过HOG特征提取算法进行特征提取；S03：计算待识别的乳腺图像特征与乳腺肿块样本图像的特征之间的相似度；S04：比较并判断是否为乳腺肿块；装置包括：图像获取模块、数据处理模块以及判断模块。本发明专利技术的一种乳腺肿块图像加强识别方法及装置，减少乳腺图像向数据处理模块传输过程中噪声或数据丢包的影响，从而提高还原乳腺图像的概率，提高乳腺图像肿块识别的准确性。

A method and device for enhanced recognition of breast mass image

【技术实现步骤摘要】
一种乳腺肿块图像加强识别方法及装置
本专利技术涉及医疗
，具体涉及一种乳腺肿块图像加强识别方法及装置。
技术介绍
乳腺癌是一种严重影响妇女身心健康的恶性肿瘤，据资料统计，其发病率占女性全身各种恶性肿瘤的7-10％。乳腺癌的病因尚未完全清楚，目前也没有较好的预防和治疗手段。但临床经验表明，乳腺癌早期患者的治愈率远高于中晚期患者，因此准确的早期诊断是降低乳腺癌发病率和死亡率的关键。目前医学界诊断乳腺肿瘤的重要依据是乳腺磁共振图像，在检测到患者的乳腺磁共振图像后，该乳腺磁共振图像传输到数据处理器进行处理，在乳腺磁共振图像传输的过程中，可能会受到噪声或数据丢包的影响，导致数据处理器接收到的数据出现偏差和缺失，影响图像的识别结果，造成误诊。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供的一种乳腺肿块图像加强识别方法及装置，减少乳腺图像向数据处理模块传输过程中噪声或数据丢包的影响，从而提高还原乳腺图像的概率，提高乳腺图像肿块识别的准确性。为了解决上述技术问题，本专利技术提供以下技术方案：<br>一种乳腺肿块图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种乳腺肿块图像加强识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS01：获取待识别的乳腺图像，并将乳腺图像进行DCT变换；/nS02：将变换后的乳腺图像发送给数据处理模块，数据处理模块对乳腺图像进行DCT逆变换，得到待识别的乳腺图像，通过HOG特征提取算法对乳腺图像进行特征提取；/nS03：计算待识别的乳腺图像特征与乳腺肿块样本图像的特征之间的相似度；/nS04：将计算得到的相似度与设定的阈值比较，判断是否为乳腺肿块。/n

【技术特征摘要】
1.一种乳腺肿块图像加强识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S01：获取待识别的乳腺图像，并将乳腺图像进行DCT变换；
S02：将变换后的乳腺图像发送给数据处理模块，数据处理模块对乳腺图像进行DCT逆变换，得到待识别的乳腺图像，通过HOG特征提取算法对乳腺图像进行特征提取；
S03：计算待识别的乳腺图像特征与乳腺肿块样本图像的特征之间的相似度；
S04：将计算得到的相似度与设定的阈值比较，判断是否为乳腺肿块。


2.根据权利要求1所述的一种乳腺肿块图像加强识别方法，其特征在于，步骤S01中对待识别的乳腺图像进行DCT变换的过程包括：
S0101：将待识别的乳腺图像分割为子块：将待识别的乳腺图像的大小为N×N，则待识别的乳腺图像的像素矩阵为F(N×N)，则其中，元素(f1,1,f1,2,…fN,N)为各像素点的值，将待识别的乳腺图像分割为M×M的子块，分块后的乳腺图像像素矩阵为F(K×K)，其中，
S0102：对Fi,j作离散余弦变换，得到F′i,j，(i,j＝1,2,…k)，则分块后作离散余弦变换的矩阵为DCT(Fi,j)，其中，
S0103：将变换后的乳腺图像进行Arnold置乱变换，并输入置乱次数X，得到置乱后的乳腺图像矩阵DCTArnold(Fi,j)，得到待发送的乳腺图像。


3.根据权利要求1所述的一种乳腺肿块图像加强识别方法，其特征在于，步骤S02中数据处理模块对接收到的乳腺图像进行DCT逆变换的过程包括：
S0201：数据处理模块对接收到的乳腺图像进行Arnold置乱变换，输入置乱次数X，得到置乱前的乳腺图像矩阵DCT(Fi,j)；
S0202：对置乱前的乳腺图像矩阵DCT(Fi,j)进行逆变换，得到IDCT(DCT(Fi,j))，恢复得到待识别的乳腺图像。


4.根据权利要求2所述的一种乳腺肿块图像加强识别方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李立，
申请(专利权)人：中山大学肿瘤防治中心中山大学附属肿瘤医院，中山大学肿瘤研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44