基于多阈值Otsu关键算法的乳腺钼靶图像肿块分割研究-论文-万方医学网

基于多阈值Otsu关键算法的乳腺钼靶图像肿块分割研究

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摘要乳腺癌是严重威胁女性健康的常见恶性肿瘤之一，乳腺钼靶X线影像检查为常用的无创性检测手段。准确定位和分割出钼靶图像中的乳腺肿块，是乳腺疾病初诊的关键环节。通过查阅相关文献，梳理和比对现有分割方法，本文研究提出一种基于多阈值Otsu关键算法的乳腺钼靶图像肿块分割方法，以图利用计算机技术更为准确快捷地分割出乳腺肿块，达到辅助医生准确诊断的目的。<br>　　本文将乳腺钼靶图像分割分为三个步骤，分别是预处理、分割、后处理，并提出了各步骤的适用算法。在预处理步骤中，选择均值滤波器处理原始图像以减少噪声对图像分割的影响，利用传统Otsu算法去除图像标签获得定位后的乳腺区域；在分割步骤中，按照Otsu算法与图像二值化相结合的思想，采用多阈值Otsu算法，得到肿块区域二值图像并最终确定肿块区域；在后处理步骤中，采用二值形态学滤波方法中的开闭运算，实现分割区域边缘光滑。上述三个步骤，分割步骤为其关键，本文在该步骤中提出的多阈值Otsu算法，克服了传统单阈值Otsu算法在乳腺肿块分割中的局限性，满足了复杂图像的分割要求，使乳腺钼靶图像的分割效果明显提高。多阈值Otsu算法在乳腺钼靶图像分割算法体系中起着关键作用。<br>　　为验证本文方法的有效性，从MIAS数据库中选取了74幅不同病灶类型的乳腺钼靶图像，以最大熵法、双峰法、迭代法和数学期望法作为对比算方法，选择方差、区域内均匀性、区域间对比度和区域覆盖率作为图像分割效果的评价指标。通过对比分析实验，证明本文提出的方法具有相对较优的性能，运用该方法分割钼靶图像中的乳腺肿块有不错的效果。