乳腺x光图像的钙化点检测方法
【专利摘要】本发明公开一种乳腺X光图像的钙化点检测方法，其包括步骤：去除乳腺X光图像的背景及胸肌壁区域的图像，得到乳腺图像I0；使用非下采样曲波变换对乳腺图像I0进行4个层次的分解，得到低频系数子带G0和4个高频系数子带组；对4个高频系数子带组中的各个高频系数子带进行系数分解处理，得到新的高频系数子带；使用低频系数子带和上面得到的高频系数子带对乳腺图像I0进行非下采样曲波重构变换，得到增强图像IE；使用非下采样的小波变换对增强图像IE进行分解，得到大小相同的1个低频图像AI及3个高频图像，对3个高频图像使用概率统计分析得到最终的钙化点位置。本发明有效的增强了钙化点检测的正确率和准确率。
【专利说明】乳腺X光图像的钙化点检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及医学图像处理技术，尤其是涉及一种乳腺X光图像的钙化点的检测方法。
【背景技术】
[0002]乳腺钙化点和肿块是癌症最常见的影像学特征。但由于乳腺肿的腺体、结缔组织、脂肪和血管等组织的密度与病灶区域的密度非常接近，诊断容易造成视觉疲劳，是的早期癌症的误诊和漏诊仍时常发生。随着计算机技术和数字图像处理技术的发展，使得利用计算机进行乳腺钙化点检测成为可能。数字图像处理技术对乳腺X光图像中的钙化点进行标记，可以将医生从繁琐的阅片、分类工作中解脱出来，帮助医生对图像进行更好的理解和判断，达到提高诊断正确率的目的。
[0003]申请号CN201010111555.5的中国专利申请，提出一种乳腺微钙化点计算机辅助检测方法，此方法先对乳腺图像进行灰度校正变换，得到灰度校正后图像；然后采用基于双结构元素的背景叠加法，得到微钙化点增强的乳腺图像，同时采用形态学中的Top-hat变换方法，得到另一幅背景抑制的乳腺图像；再对这两幅图像采用双阈值进行分割得到初步的微钙化点图像，经过后处理形成微钙化点粗检图像；用支持向量机的进行分类，得到钙化点图像。此方法使 用的图像处理技术较多，步骤较为复杂处理速度较慢，医生需要等待较长时间才能得到处理结果。并且每一种方法都有若干参数需要调节，参数的选择对最终的处理结果有很大的影响，因此，此方法的实用性较差。
[0004]申请号CN201010182856.7的中国专利申请，提出一种钙化点成像方法及系统，此方法是一种钙化点成像方法及系统。此方法使用超声或者X光的多次成像直接的重叠已经差异得到最终的乳腺钙化点图像。此方法获得的影像相较于超声波及X光乳房摄影，具有无斑点噪声、高光学吸收对比、高超声波空间分辨率的优点。但是此方法对设备的要求较高，目前国内大多数的设备不具备这种条件。
[0005]综上，现有技术在钙化点自动检测方面存在如下缺陷:
[0006]1、现有的检测方法一般都存在着检测效果不够理想，检测算法的稳定性不高，特别是在一些乳腺致密组织、图像质量较低的图像中，钙化点目标难以检测的现象严重。
[0007]2、存在着对为钙化点病灶区域提取不够充分或者提取病灶区域过大等缺点，给后续的特征提取并定位钙化点造成了很大的困难。
【发明内容】
[0008]本发明提出一种乳腺X光图像的钙化点检测方法，将乳腺X光片中的钙化点标定出来，以解决目前检测方法存在检测效果不够理想、钙化点病灶区域提取难度大的技术问题。
[0009]本发明采用如下技术方案实现:一种乳腺X光图像的钙化点检测方法，其包括步骤:[0010]A、去除乳腺X光图像的背景及胸肌壁区域的图像，得到乳腺图像I。；
[0011]B、使用非下采样曲波变换对乳腺图像Itl进行4个层次的分解，得到低频系数子带Gtl和4个高频系数子带组、H、Η\^Κ ;
[0012]C、对4个高频系数子带组中的各个高频系数子带进行系数分解处理，得到新的高频系数子带C、6、
[0013]D、使用低频系数子带Gtl和上面得到的高频系数子带#、$、6和$对乳腺图像Itl进行非下采样曲波重构变换，得到一幅组织强度减弱而钙化点增强的增强图像Ie ;
[0014]E、使用非下采样的小波变换对增强图像Ie进行分解，得到大小相同的I个低频图像A1及3个高频图像氏、V1和D1，对3个高频图像氏、V1和D1使用概率统计分析得到最终的钙化点位置。
[0015]其中，步骤C具体包括:
[0016]Cl、分别计算每个高频系数子带的门限阈值T:
【权利要求】
1.一种乳腺X光图像的钙化点检测方法，其特征在于，包括步骤: A、去除乳腺X光图像的背景及胸肌壁区域的图像，得到乳腺图像I。； B、使用非下采样曲波变换对乳腺图像Itl进行4个层次的分解，得到低频系数子带Gtl和4个高频系数子带组〃〗、； C、对4个高频系数子带组中的各个高频系数子带进行系数分解处理，得到新的高频系数子带 $、P;、P-MpP; D、使用低频系数子带Gtl和上面得到的高频系数子带g、I对乳腺图像I。进行非下采样曲波重构变换，得到一幅组织强度减弱而钙化点增强的增强图像Ie ; E、使用非下采样的小波变换对增强图像Ie进行分解，得到大小相同的I个低频图像A1及3个高频图像HpV1和D1,对3个高频图像HpV1和D1使用概率统计分析得到最终的钙化点位置。
2.根据权利要求1所述乳腺X光图像的钙化点检测方法，其特征在于，步骤C具体包括: Cl、分别计算每个高频系数子带的门限阈值T:
3.根据权利要求2所述乳腺X光图像的钙化点检测方法，其特征在于，步骤E中使用概率统计分析得到最终的钙化点位置的步骤具体包括: El、分别计算高频图像HpV1和D1中每一行的偏度skewness,并分别计算高频图像氏、V1和D1中所有行的偏度平均值AvgHr、Avgvr和AvgDr,将偏度平均值Avgto、Avgvr和Avgfc分别乘以系数a作为3个高频图像氏、V1, D1各自的阈值，将3个高频图像氏、V1, D1中分别高于各自阈值的行记录下来； E2、分别计算高频图像HpV1和D1中每一列的偏度skewness,并分别计算高频图像氏、V1和D1中所有列的偏度平均值AvgH。、Avgvc和AvgD。,将偏度平均值AvgH。、Avgvc和AvgD。分别乘以系数a作为3个高频图像氏、V1, D1各自的阈值，将3个高频图像氏、V1, D1中分别高于各自阈值的列记录下来； E3、上述高于高于各自阈值的行、高于各自阈值的列的交点处为钙化点。
4.根据权利要求3所述乳腺X光图像的钙化点检测方法，其特征在于，还包括步骤:将钙化点在增强图像Ie中用白色标定出来，其他的部分用黑色替代从而得到最终结果图像。
5.根据权利要求3所述乳腺X光图像的钙化点检测方法，其特征在于，系数a等于.1.75。
【文档编号】A61B6/00GK103892848SQ201210574402
【公开日】2014年7月2日 申请日期:2012年12月26日 优先权日:2012年12月26日
【发明者】赵明, 张力华 申请人:深圳市蓝韵实业有限公司