基于SPCNN与改进型矢量CV模型的乳腺X射线肿块分割方法

• 作者: 姚畅 李居朋 李艳凤 程琳 陈后金 韩振中
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 计算机辅助诊断 肿块分割 简化型脉冲耦合神经网络 矢量无边缘活动轮廓模型
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 物理学交叉学科及有关科学技术领域
• 页码范围: 408-418
• 页数: 11页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.63.078703

摘要

作为乳腺癌计算机辅助诊断系统的重要环节，肿块分割的结果严重影响到肿块良恶性的判别。针对现有方法的不足，本文提出了一种基于简化型脉冲耦合神经网络和改进型矢量无边缘活动轮廓模型的乳腺X射线肿块分割方法。首先，通过数学分析计算SPCNN的相关参数与终止条件，进而利用SPCNN模型分割出肿块的初始轮廓。然后，针对传统CV模型的不足，进行相应的修正得到改进型矢量CV模型。最后，结合SPCNN分割出的初始轮廓，利用改进型的矢量CV模型处理ROI分割出肿块。采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像以及DDSM数据库的图像进行对比实验，实验结果表明，本文方法相比较现有方法分割结果更为准确，尤其是在处理东方女性致密性案例时，本文方法更有优势。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈后金	北京交通大学电子信息工程学院	120	1030	17.0	27.0
2	程琳	北京大学人民医院乳腺中心	47	356	11.0	18.0
3	李居朋	北京交通大学电子信息工程学院	27	240	8.0	15.0
4	姚畅	北京交通大学电子信息工程学院	22	245	8.0	15.0
5	李艳凤	北京交通大学电子信息工程学院	24	98	5.0	9.0
6	韩振中	北京交通大学电子信息工程学院	5	13	2.0	3.0