59、乳腺癌病变分类与多模态生物医学数据库分析

乳腺癌病变分类与多模态生物医学数据库分析

1. 乳腺癌病变分类

乳腺癌是女性常见且严重的疾病，每年因乳腺癌导致的死亡率逐渐上升。世界卫生组织估计，每年约有 40 万女性死于该疾病。乳腺癌在 40 至 55 岁的女性中尤为严重。

1.1 乳腺成像与现有问题

乳腺钼靶摄影是一种常用的乳腺癌检测方法，它通过 X 射线检测乳腺的异常情况（良性或恶性）。然而，正常组织和恶性组织在 X 射线衰减率上的差异不显著，导致乳腺钼靶摄影的对比度较差。而且，在年轻女性或乳腺组织致密的女性中，乳腺钼靶摄影的灵敏度较低，乳腺密度是影响其性能的重要因素，乳腺密度越高，灵敏度越低。

计算机辅助诊断（CAD）系统被认为是检测乳腺癌的有效方法，它可以突出乳腺钼靶图像上的可疑肿块和微钙化。但由于乳腺组织致密和胸肌等原因，这些自动化系统可能会产生较高的假阳性率，因此目前还不能作为独立的诊断工具。

1.2 提出的方法

为了早期检测乳腺癌，减少女性死亡率，提出了一种基于变形分割和显著性特征块的计算机辅助诊断系统。具体步骤如下：
- 图像采集 ：使用 MIAS 数据库，这是一个公开可用的乳腺钼靶图像数据库。
- 预处理 ：采用中值滤波器和顶帽滤波器结合的方法，去除噪声并增强对比度，提高乳腺钼靶图像的质量。
- 变形分割 ：
- 手动提取乳腺区域周围的斑块，将异常区域从背景中分割出来。
- 将灰度图像转换为彩色图像，提高图像的视觉质量和分类模型的性能。
- 使用颜色 - 大小直方图进行区