为了提高数字乳腺断层摄影(Digital Breast Tomosynthesis,DBT)检测诊断速度和准确率,提出一种计算机辅助检测方法.首先,采用多尺度双边滤波预处理,利用多尺度海森矩阵的钙化增强函数和信噪比增强对DBT影像中类似钙化点进行增强,并使用三维26邻域连通区域生长算法在两种增强的加权三维体中提取簇中心点和候选钙化点;然后,根据钙化簇的定义,在簇中心附近三维空间内寻找满足条件的候选微钙化点聚成感兴趣区域;最后,在感兴趣区域的最大密度投影图像中提取纹理、统计等特征,训练随机森林分类器减少钙化簇的假阳性.非参数检验方法表明:在减少假阳性后,对于基于视角的检测中,每个DBT影像平均假阳性个数为0.84时,灵敏度为85%;对于基于乳房的检测中,每个DBT影像平均假阳性个数为0.76时,灵敏度为85%.验证了算法在DBT影像中钙化簇计算机辅助检测中的可行性.