1 上海大学 计算机工程与科学学院, 上海 200444
2 内蒙古科技大学 信息工程学院 内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室, 内蒙古 包头 014010
3 内蒙古科技大学 外国语学院, 内蒙古 包头 014010
针对微钙化点容易漏检的问题, 提出一种非下采样轮廓波变换结合对比度受限自适应直方图均衡的乳腺图像微钙化点增强新算法。对乳腺图像预处理, 提取乳房区域并将胸肌区域去除; 再对图像进行非下采样轮廓波变换提取多尺度、多方向的子带, 对其中的多个高频子带采用高斯拉普拉斯算子检测边缘并增强; 进一步采用对比度受限自适应直方图均衡算法, 提高图像局部小区域的对比度, 实现乳腺图像微钙化点增强算法。结果表明该方法是一种有效的乳腺钼靶图像微钙化点增强方法, 为微钙化点检测和乳腺癌诊断提供支持。
X射线光学 微钙化点 非下采样轮廓波变换 对比度受限自适应直方图均衡 图像增强 X-ray optics microcalcification non-subsampled contourlet transform contrast limited adaptive histogram equalization
北京航空航天大学 机械工程与自动化学院，北京 100083
成簇的微钙化点是早期乳腺癌的一个重要表征，用计算机辅助诊断时需要在乳腺片图像中判断有无钙化点簇。提出了一种利用Daubechies小波对乳腺图像进行增强，用二维熵阈值分割法对增强后的图像进行阈值分割，然后采用图论方法提取出成簇钙化点的方法。从而实现了计算机辅助诊断系统辅助医师判断恶性钙化。
成簇微钙化点 小波变换 图论 乳腺癌 计算机辅助诊断 clustered microcalcifications wavelet transformation graphics theory breast cancer CAD
