近紅外乳腺檢測及系統(tǒng)研究.pdf

1、乳腺癌是女性常見的惡性腫瘤之一，近年來乳癌發(fā)病率逐年增高，一些城市的發(fā)病率已上升到第一位，因此提高乳腺癌的早期診斷率對乳腺癌的治療具有非常重要的意義。紅外線掃描乳腺是診斷乳腺癌的重要手段之一，它能迅速、無痛無損的獲取女性的數(shù)字紅外乳腺圖像。在乳腺癌患者的紅外乳腺圖像中，病灶表現(xiàn)為大小不等、形態(tài)不規(guī)則的腫塊陰影，使得病灶組織的邊界難以準(zhǔn)確地識別。同時乳腺圖像難以反映出乳腺的生理功能狀況。因此為了提取腫瘤組織的有效特征來識別病變部位，便于醫(yī)

2、生做出正確診斷，有必要抑制圖像的噪聲并增強圖像以改善紅外乳腺圖像的質(zhì)量，并通過圖像處理和血氧檢測相結(jié)合來更好的檢測乳腺各種疾病。
　　 本文在圖像去噪、圖像增強和血氧檢測的理論基礎(chǔ)上，主要研究了基于非正交自適應(yīng)各向異性高斯算法的紅外乳腺圖像去噪和基于形態(tài)學(xué)、邊緣檢測的紅外乳腺圖像增強以及基于雙波長的血氧檢測算法，主要工作如下：
　　 首先在紅外乳腺圖像的去噪算法研究中，采用了非正交自適應(yīng)各向異性高斯算法。此方法分別對各向

3、異性高斯函數(shù)的方向，尺度的選取以及非正交分解做了詳細分析。通過實驗仿真，并采用信噪比為指標(biāo)，提出了針對紅外乳腺圖像去噪的新方法。實驗表明，該方法在有效抑制噪聲的同時盡可能多的保留了對醫(yī)生有用的細節(jié)邊緣，為臨床提供了更細致明確的信息。
　　 其次是在部分乳腺圖像不具有典型性的問題上，進行了基于形態(tài)學(xué)、邊緣檢測的圖像增強。本文采用了血管顯化增強法、等灰度曲線顯示增強法以及灰影邊緣增強三種算法，并對這三種方法中的閾值參數(shù)和處理方法進行

4、了比較深入的分析研究。特別是在血管顯化算法中，對圖像的血管進行基于形態(tài)學(xué)、機器視覺的處理方法，很好的顯示了乳腺圖像中隱藏的血管信息。由實驗結(jié)果得出，這三種方法極大的提高了圖像中病灶重要特征的可視化。
　　 最后利用雙波長血氧公式，我們得到了乳腺的血氧值，并進行了離體血液模型驗證，試驗結(jié)果證明近紅外乳腺腫瘤檢測儀能夠準(zhǔn)確地檢測血液模型血氧含量的相對變化。
　　 綜上所述，論文將圖像的去噪、增強和血氧檢測有機的結(jié)合起來，同時