基于多尺度特征的乳腺肿块检测方法研究

• 作者: 卜巍 邬向前 陈珊
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 乳腺钼靶图像 计算机辅助诊断 乳腺肿块检测 多尺度特征
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 系统开发与应用
• 页码范围: 159-164,168
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2019.01.037

摘要

提升乳腺肿块病变检测的准确率,从而提升乳腺钼靶X光检查的效率对乳腺癌的及早防治有重要意义.针对乳腺钼靶图像中形态大小不一的肿块病变,本文提出了一种基于多尺度特征的乳腺肿块病变检测方法,将在自然图像检测领域取得优秀性能的SSD网络应用到乳腺肿块病变检测中.首先利用特征提取网络对输入的乳腺钼靶图像进行特征提取,特征提取网络的每个特征层中的特征图的尺度随着层次加深而减小,再在不同尺度的特征图上对肿块目标进行预测,最后将各个特征层的结果综合起来作为最后的检测结果.通过FROC曲线进行性能分析,并在相同Sensitivity值下的FPI值大小这一评测指标上与其它目前性能较佳的乳腺肿块检测方法进行比较,本文方法的有效性得以证实.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卜巍	哈尔滨工业大学媒体技术与艺术学院	20	59	5.0	7.0
2	邬向前	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	15	43	4.0	6.0
3	陈珊	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0