基于视觉显著性特征的乳腺肿块检测方法
DOI:
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作者:
作者单位:

(1.辽宁石油化工大学 信息与控制工程学院,辽宁 抚顺 113001; 2.辽宁工程技术大学 电 子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105)

作者简介:

裴晓敏(1981-),女,辽宁省昌图县人,博士 ,辽宁石油化工大学讲师,主要从事图像处理、模式识别方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

辽宁省教育厅科学研究一般项目(L2012112)资助项目 (1.辽宁石油化工大学 信息与控制工程学院,辽宁 抚顺 113001; 2.辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105)


Visual saliency based mass detection in mammogram
Author:
Affiliation:

(1.School of Information and Control Engineering,Liaoning Shihua University,F ushun 113001,China; 2.School of Electronic and Information Engineering,Liaoning Technical Universit y,Huludao 125105,China)

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    摘要:

    提出基于视觉显著性特征的乳腺钼靶X射线肿块检 测方法:首先从局 部显著性、全局 显著性和稀少性三方面计算显著图,利用显著图加权增强目标;然后根据前景目标数迭代确 定分割阈值对 加权后图像阈值分割;最后将分割后的前景区域视为疑似肿块区域,利用融合显著性特征及 基于中心-轮廓 距离的肿块形态特征识别肿块。本文利用MIAS数据库中多幅的乳腺X线图像进行实验验证, 结果表明, 本文提出的方法能够准确地分割肿块区域,肿块识别准确性较高。

    Abstract:

    A method based on visual saliency is proposed for mass detec tion in mammograms in this paper.Firstly,local saliency,global saliency and rarity sa liency are computed and fused,and the fusion saliency is used for enhance masses by weighting mammogram s.Secondly, calculate the segmentation threshold according to the number of foreground targe t,and segment the weighted image by the calculated threshold.Lastly,regarding foreground of the segmented image as suspected masses,and extract the characteristics of fusion saliency features a nd morphological characteristics based on center-boundary distance for the foreground target.Us e the characteristics to identify masses. We use mammograms from MIAS dataset to verify the proposed method.The result s show that this method can segment masses more accurately compared with other methods.This method can result in high recognition accuracy for detection masses.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

裴晓敏,季久玉,刘文进.基于视觉显著性特征的乳腺肿块检测方法[J].光电子激光,2017,28(1):117~122

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  • 收稿日期:2016-03-21
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  • 在线发布日期: 2017-03-21
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