腫塊檢測

　　根據經驗值，腫塊的面積一般在40~90000像素之間，而離心率一般大于0.3，圓形度大于0.735，可靠性大于0.79，占空比大于0.26。根據這些閾值得到的區(qū)域，我們認為是腫塊。經過檢測后的結果如圖4所示。

　　實驗結果及分析

　　本文為了驗證提出的乳腺圖像中腫塊檢測方法的有效性，利用臨床實際圖像進行了測試實驗。實驗數據來自英國的MIAS數據庫。MIAS 數據庫包含161 位患者的左右乳腺圖像, 共計322 幅, 每幅圖像均為8位，大小為1024*1024，包括208 幅健康圖像、63 幅良性乳腺癌及51 幅惡性乳腺癌圖像, 病變區(qū)域的邊界已由專家標定。另外，本實驗用Matlab2010a作為所提算法的仿真驗證平臺。

　　本文在MIAS數據庫中抽取了44幅含有腫塊的圖像作為實驗數據。在對這44幅圖像進行Kmean聚類后，得到的疑似區(qū)域中包含真陽性區(qū)域42個和假陽性區(qū)域232個，即平均每幅圖像有5.27個假陽區(qū)域。另外，有兩幅圖像沒有得到正確的感興趣區(qū)域(ROI)，原因是腫塊在圖像中的灰度值并不是最大的。如圖5所示，圖(a)中的紅線表示醫(yī)生所標注的腫塊的位置，圖(b)中的紅線表示經過Kmean聚類后的ROI。

　　經過腫塊檢測后，得到的腫塊個數是41個，假陽性區(qū)域為0.18個/幅。因此，本文所提方法的準確率為41/44=93.2%，能夠有效的檢測出乳腺圖像中的腫塊。

　　結論

　　乳腺癌是一種嚴重威脅婦女生命健康的惡性腫瘤，只有盡早的發(fā)現并治療，才有可能使患者得到救治。本文提出了一種基于Kmean的腫塊檢測方法。首先利用Kmean獲得感興趣區(qū)域，然后利用腫塊的形態(tài)特征將腫塊和正常組織分離開來，其準確率為93.2%，與傳統(tǒng)方法相比具有一定的優(yōu)勢。

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