一种乳腺肿块图像处理和分类系统技术方案

本发明专利技术涉及一种乳腺肿块图像处理和分类系统，包括：乳腺X线机，用于拍摄乳腺X线摄影图像；图像预处理模块，用于对所述乳腺X线摄影图像进行预处理；乳房区域提取模块，用于提取预处理后的所述乳腺X线摄影图像中的乳房区域图像；肿块检测和分类模块，用于DIoU‑YOLOv3目标检测网络对所述乳房区域图像进行肿块位置检测和良性恶性分类。实施本发明专利技术的乳腺肿块图像处理和分类系统，可以采用目标检测网络自动对乳腺肿块进行检测和良恶性分类，因此与人工阅片相比速度快、效率高且准确率高。

【技术实现步骤摘要】
一种乳腺肿块图像处理和分类系统
本专利技术涉及图像处理和分类技术，更具体地说，涉及一种乳腺肿块图像处理和分类系统。
技术介绍
相关数据显示，在全球范围内，乳腺癌在发达国家和发展中国家的女性恶性肿瘤发病率中均居首位。因此，早期发现乳腺癌对降低女性死亡率至关重要。在目前众多乳腺疾病的诊断方法中，数字化乳腺摄影是早期发现可疑乳房肿块和微钙化最可靠的筛查方法。在诊断乳房异常时，放射科医师将可疑肿块分为良性或恶性。然而，只有积累大量的经验，才能对乳房X线照片做出更准确的判断。更重要的是，现有的诊断主要依赖于放射科医师的主观判断，这就要求放射科医师具有较高的集中能力。然而，长时间、超负荷的工作，不可避免地会造成视觉疲劳和心理疲劳。另外，乳腺X线摄影为投影成像，腺体致密组织容易阻塞肿物，而亚洲女性腺体致密比例较高，容易误诊和漏诊。因此，针对现有技术的乳腺肿块图像处理和分类的效率低、医师工作负荷大且准确性和特异性低的问题，需要提出一种准确率更高、诊断速度快的乳腺肿块图像处理和分类系统。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种乳腺肿块图像处理和分类系统，其特征在于，包括：/n乳腺X线机，用于拍摄乳腺X线摄影图像；/n图像预处理模块，用于对所述乳腺X线摄影图像进行预处理；/n乳房区域提取模块，用于提取预处理后的所述乳腺X线摄影图像中的乳房区域图像；/n肿块检测和分类模块，用于DIoU-YOLOv3目标检测网络对所述乳房区域图像进行肿块位置检测和良性恶性分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种乳腺肿块图像处理和分类系统，其特征在于，包括：
乳腺X线机，用于拍摄乳腺X线摄影图像；
图像预处理模块，用于对所述乳腺X线摄影图像进行预处理；
乳房区域提取模块，用于提取预处理后的所述乳腺X线摄影图像中的乳房区域图像；
肿块检测和分类模块，用于DIoU-YOLOv3目标检测网络对所述乳房区域图像进行肿块位置检测和良性恶性分类。


2.根据权利要求1所述的乳腺肿块图像处理和分类系统，其特征在于，所述图像预处理模块包括：
图像对比度增强单元，用于将所述乳腺X线摄影图像转换为灰度图，并将所述灰度图进行直方图均衡化，再将均衡化的图像转换成彩色RGB图像；
图像数据增强单元，用于将所述彩色RGB图进行图像数据扩充变换以获得预处理后的所述乳腺X线摄影图像。


3.根据权利要求2所述的乳腺肿块图像处理和分类系统，其特征在于，所述图像数据扩充变换包括：X轴平移变换、形变变换、垂直翻转变换、Y轴错切变换、左右翻转变换、旋转变换、X轴错切变换、高斯模糊变换或缩放变换。


4.根据权利要求1-3中任意一项所述的乳腺肿块图像处理和分类系统，其特征在于，所述乳房区域提取模块进一步包括：
检测单元，用于将预处理后的所述乳腺X线摄影图像输入YOLOv3目标检测网络进行乳房检测以获得乳房位置坐标；
裁切单元，用于根据所述乳房位置坐标，裁切预处理后的所述乳腺X线摄影图像以获得所述乳房区域图像。


5.根据权利要求4所述的乳腺肿块图像处理和分类系统，其特征在于，所述YOLOv3目标检测网络为YOLOv3-tiny网络，所述YOLOv3-tiny网络仅包括两个yolo层，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王杉，胡艺莹，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：江西;36