乳腺X线图像肿块分割研究

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤疾病。肿块是乳腺癌一个很重要的征象。首先描述乳腺癌的研究现状,接着介绍了乳腺X线图像库,然后从以下四类对乳腺钼靶X线图像中的肿块分割技术进行综述:基于阈值的分割技术、基于区域的分割技术、基于特定理论的分割技术和基于模型的分割技术,最后对乳腺X线图像中肿块分割的发展前景进行讨论。     

基于Multi-Agent的乳腺钼靶图像肿块分类方法

钼靶摄影是目前使用最广泛的乳腺癌早期诊断技术,恶性肿块是钼靶图像中乳腺癌变的一种重要表现。本文提出了一种基于Multi-Agent(多智能体)的多分类器融合乳腺肿块分类方法。首先将单分类器的结果作为初状态输入到各Agent(智能体),接着通过引入决策共现矩阵,利用分类器之间的决策相关信息,在Agent之间进行信息交流,指导各个Agent向不同类别溯源,从而通过Agent之间的信息交互改变溯源概率,最终达到群体决策,得到决策类别。良性恶性肿块在形状和边缘上的差异较大,本文主要使用肿块的边缘特征和形状特征,并提出了两个新的边缘特征。实验采用了美国南佛罗里达大学的DDSM数据库作为实验数据,从中随机挑选了64个恶性肿块和64个良性肿块。实验结果表明,Multi-Agent融合算法的分类精度达94.87%优于传统的融合算法和经典的单分类器算法,其稳定性能也较融合算法及大多数单分类器的效果要好(略低于BP算法)。同时,实验结果也表明所提出的特征在表征肿块的良性恶性时起到了较好的作用。     

改进标记分水岭的乳腺X线图像肿块检测方法

乳腺X线图像肿块大小不一,固定参数的传统标记分水岭算法无法实现乳腺X线图像肿块的有效检测。针对此问题,文中提出了一种结合形状特征和改进型标记分水岭的乳腺X线图像肿块检测方法。在计算前景标记时,结合标记的形状特征判定前景标记,通过对前景标记进行形态学膨胀并提取边缘以获得背景标记,利用改进型自适应参数标记分水岭算法实现肿块检测。实验结果表明,文中算法通过结合形状特征,自适应地选择合适的形态学参数,使得肿块检测准确率高于传统标记分水岭算法。     

基于Kmean和ELM的乳腺肿块检测方法

肿块是乳腺癌在X线图像上的一个主要表现。提出了一种肿块自动检测算法。该方法包括四个步骤：在图像预处理阶段,去除背景、标记、胸肌和噪声,图像分割和图像增强;利用Kmean方法找到感兴趣区域（ROI）;提取能够表征肿块的特征;利用极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）分类器去除假阳性,将图像中的肿块和非肿块分离开来。通过对MIAS数据库中乳腺X线图像的测试实验,得到的检测肿块的准确率为93.5%。     

基于SITF算法的乳腺肿块分类

针对乳腺肿块特征空间复杂,分类难度大的问题,采用尺度不变特征(scale-invariant feature transform,SIFT)进行肿块特征提取,使用区域生长算法得到感兴趣区域后,使用SIFT来提取感兴趣区域的特征,再利用K-means聚类的方法得到"视觉词汇"并生成词条,将得到的词条输入SVM训练.实验结...     

基于改进YOLOv4模型的乳腺钼靶图像肿块检测

针对目前主流目标检测算法在乳腺钼靶图像的良恶性肿块目标检测中存在应用较少、检测准确率低和检测速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv4的乳腺钼靶图像肿块检测模型。该方法可以在一个框架中同时高效进行肿块的检测和分类。首先,引入了分流聚合双通道(JAnet)残差结构对模型的骨干网络进行改进;其次,引入深度可分离卷积来替换原YOLOv4模型中的标准卷积;最后,在后处理阶段提出了较大值求平均方法。以DDSM数据集作为训练集训练检测模型,并以INbreast数据集作为独立测试集。实验结果表明,提出的基于改进YOLOv4的乳腺钼靶图像肿块检测模型的Recall值、mAP值、FPS和AUC值相比原YOLOv4算法的分别提高了7.3%,6.45%,5.9 fps和13.02%。模型整体效果优于目前主流的目标检测模型的,体现出了良好的鲁棒性和有效性,可以在医师对乳腺癌临床诊断过程中发挥计算机辅助诊断作用。     

基于乳腺X线摄影的肿块检测综述

早期筛查和及时治疗是控制乳腺癌死亡率最为有效的方法.乳腺X线摄影检查作为医学界公认的最有效的早期乳腺癌筛检工具, 可以很好地反映出乳腺存在的异常情况.在临床应用中, 乳腺癌的X线摄影直接征象为钙化和肿块, 对乳腺X线摄影中钙化点的检测技术已经相当的成熟, 但对肿块区域的检测和分类依旧是一项具有挑战性的任务. 因此, 本文对近几年提出的基于全乳腺X线摄影的肿块检测方法进行简要综述, 分别从基于传统的乳腺肿块检测与分割方法和基于深度学习的乳腺肿块检测方法进行介绍, 并讨论了乳腺X线摄影中肿块检测未来研究的发展趋势.     

乳腺钼靶X线肿块检测及分割方法

乳腺癌临床中最常见的病理征象是可疑的钙化点及肿块,钙化点的检测技术已经相对成熟,而对肿块进行检测及分割仍是众多学者研究的热点。首先简要介绍了乳腺癌的研究意义、现状及常用的乳腺X线图像库;其次针对目前乳腺肿块的热点研究,重点综述了最新的常用于乳腺肿块检测及分割的方法,对这些方法进行归类,并给出不同方法的优缺点;最后总结并讨论了乳腺X线图像中肿块检测及分割的发展趋势。     

基于逻辑滤波器的乳腺X光片中肿块检测方法

在数字乳腺Ｘ光片中检测可疑肿块的方法，首先，介绍了逻辑滤波器的基本要领并提出了一种改进的逻辑滤波器。使用滤波器后，输出图旬在灰度直方，科上表现出显著的特征，这使得对可疑肿块的分段过程变得很容易。作者用２５张乳腺Ｘ光片作为测试用例，验证了这一方法的效果。文中还将这种方法与别的边缘检测，增强方法作了比较。     

乳腺肿块的自动检测研究

乳腺X线图像中肿块的检测对医生诊断乳腺癌有很好的辅助作用,可极大降低漏诊率和误诊率.目前已提出的支持向量机肿块检测方法可获得较高的准确率,但检测速度慢、效率低,不适于临床应用.为解决上述问题,提出自核相关向量机的肿块检测方法,可在训练时能自动学习核参数,并且使用了更加稀疏的模型,可极大提高肿块检测效率.上述方法在Mini-MIAS(Mammographic Image Analysis Society)乳腺图像库和北京大学人民医院乳腺中心乳腺图像集上进行验证,实验结果表明相比支持向量机的肿块检测方法,具有更高的准确率,同时极大提高了检测速度,而且对不同结构特性的乳腺具有更强的鲁棒性,更具有临床应用价值.     

CNN多层特征融合与ELM的乳腺疾病诊断方法

针对传统计算机辅助诊断方法准确率低、耗时长的问题,提出卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)多层特征融合与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的乳腺疾病诊断方法。利用CNN从乳腺X光图像中提取多层特征;提出多尺度池化操作将各层提取的特征进行融合;使用极限学习机分类器进行乳腺疾病的快速诊断。实验结果表明,该乳腺疾病检测方法平均准确率高达97.13%,诊断时间是6.43 ms。该方法能有效地提高乳腺疾病诊断的准确率,缩短诊断时间,且具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

融合多种特征的恶意URL检测方法

随着Web应用的日益广泛,Web浏览过程中,恶意网页对用户造成的危害日趋严重.恶意URL是指其所对应的网页中含有对用户造成危害的恶意代码,会利用浏览器或插件存在的漏洞攻击用户,导致浏览器自动下载恶意软件.基于对大量存活恶意URL特征的统计分析,并重点结合了恶意URL的重定向跳转、客户端环境探测等逃避检测特征,从页面内容...     

基于非局部融合的多尺度目标检测研究

针对现有的多尺度目标检测模型在面对尺度变换和遮挡场景时所使用的融合方法融合不充分,且没有捕捉长距离依赖关系的问题,本文设计了通道融合增强模块和非局部特征交互模块,用于学习不同通道特征之间的相关性和捕捉特征图之间的长距离依赖关系。此外,针对当前检测架构都是基于单金字塔检测结构,存在信息丢失的情况,设计了双金字塔结构,并将提出的融合方法与双金字塔结构结合,在保留原始特征信息的基础上,补充融合后的特征信息。实验结果表明,提出的方法在公共数据集KITTI与PASCAL VOC上与其他先进工作相比具有更高的检测精度,证明了该方法在目标检测任务中的有效性。     

基于特征融合网络的自然场景文本检测

目前,基于深度学习的自然场景文本检测在复杂的背景下取得很好的效果,但难以准确检测到小尺度文本.本文针对此问题提出了一种基于特征融合的深度神经网络,该网络将传统深度神经网络中的高层特征与低层特征相融合,构建一种高级语义的神经网络.特征融合网络利用网络高层的强语义信息来提高网络的整体性能,并通过多个输出层直接预测不同尺度的文本.在ICDAR2011和ICDAR2013数据集上的实验表明,本文的方法对于小尺度的文本,定位效果显著.同时,本文所提的方法在自然场景文本检测中具有较高的定位准确性和鲁棒性,F值在两个数据集上均达到0.83.     

金字塔频率特征融合目标检测网络

针对深度学习网络在特征提取过程中运用上采样操作而致使细节纹理等高频特征缺失的问题,提出一种金字塔频率特征融合目标检测网络.网络由3个深度学习金字塔网络构成,输入图像经初级金字塔提取深度特征后,分别通过高频、低频增强金字塔形成不同的频率特征,利用特征融合来凸显深度学习网络在信息逐层传递过程中对细节信息的保护能力,提高目标...     

多尺度特征融合与交互的伪装目标检测网络

伪装目标检测是一项在复杂场景中定位和识别伪装目标的任务. 目前基于深度神经网络的方法已初步运用, 但在复杂场景下遇到干扰时, 许多方法无法充分利用目标的多级特征来提取丰富的语义信息, 仅依靠固定尺寸特征识别伪装目标. 为解决这一问题, 本文提出了一种基于多尺度特征融合交互的伪装目标检测网络. 该网络包含两个创新设计: 多尺度特征感知模块和双阶段邻级交互模块. 前者旨在通过结合多尺度特征的方式充分捕获复杂场景中丰富的局部-全局场景对比信息. 后者则是整合来自相邻层的特征以利用跨层相关性将有价值的上下文信息从编码器传输到解码器网络. 本文在CHAMELEON、CAMO-Test、COD10K-Test这3个公共数据集上对提出的方法进行了评测并与当前的主流方法对比. 实验结果表明, 本文方法的性能超越了当前的主流方法, 在各项指标上达到了优异的性能水平.     

特征金字塔融合的多模态行人检测算法

针对单模态行人检测在光照条件较差、目标部分遮挡、目标多尺度时检测效果较差的问题，提出了一种基于可见和红外双模态特征金字塔融合的行人检测算法。使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式分别自动从可见模态及红外热模态的图片中提取单模态特征，根据ResNet（Residual Net）的阶段性特征图谱搭建特征金字塔网络，生成每个模态的特征金字塔，并将两个模态的特征金字塔进行逐层融合。选择深度学习通用目标检测算法--Faster R-CNN作为后续的目标定位与分类算法来解决多模态行人检测问题。在特征金字塔融合阶段，针对级联融合和较大值融合容易忽略弱特征，无法有效融合互补特征的问题，提出了一种锐化特征的特征金字塔融合方法，根据阈值强化突出强特征，互补叠加弱特征，有效利用每个模态的特征，进一步提高模型的检测效果。实验结果表明，特征金字塔聚合的多模态行人检测算法可以有效解决多模态行人检测问题，在KAIST数据集上的检测效果超过了目前该数据集上的最佳模型。     

结合模型集成与特征融合的图像拷贝检测

基于内容的图像拷贝检测关键在于提取的图像特征能够针对不同形式的图像拷贝攻击具有不变性。现实中拷贝攻击手段变化多样,且存在很多相似图像的干扰,目前并没有任何一种图像特征可以对抗所有不同形式的图像攻击。现有方法虽然在图像特征表示上做了很多改进,但都局限于单个特征表示。因此从特征融合的角度对提取特征进行增强,基于卷积神经网络融合图像高层特征以及低层特征以实现特征多样性,集成ImageNet预训练分类模型以及提出的距离度量模型以实现特征互补性。度量模型针对该类问题在预训练模型的基础上通过学习合适的距离度量来对抗由于图像编辑引起的特征差异,拉近拷贝图像与原始图像在特征空间的距离。实验结果表明,结合模型集成和多层深度特征融合的方式可以有效增强特征的鲁棒性,相比单一特征的检测效果提升十分明显。     

多尺度特征融合与极限学习机的玉米种子检测

目的 玉米种子等农作物检测是农业信息化领域中一个关键问题,为了能够快速和准确地实现对其检测,提出基于多尺度特征融合与极限学习机的玉米种子无损检测算法.方法 首先对种子特征的描述采用局部特征和全局特征相结合的特点,局部特征采用多尺度方向梯度直方图特征,而在全局特征上则提取HSV颜色模型特征.其次,针对传统的BP神经网络以及SVM等存在训练时间长、检测速度慢的不足,采用极限学习机作为其检测算法.此外,为了避免样本在训练时带来的过多时间消耗,该检测模型上采用了并行训练算法.再次,针对原始图像分辨率过高问题所带来的检测时间以及内存消耗较大的问题,采用一种基于局部均值的图像缩小算法.最后,针对该文采用的滑动窗口扫描可能带来的同一对象多窗口重叠的问题,提出了一种基于模糊聚类的局部窗口融合算法.结果 仿真结果表明,提出的方法可实现对玉米种子的准确检测,对检测样本的测试精度达到97.66%,同时误差控制在0.1%.结论 相比传统的方法,提出的方法在检测速度、检测准确率上均有所改善,无需严格的硬件设备要求并且对玉米种子检测时不会产生任何损伤.     

基于特征融合的图像型火灾探测方法

针对传统火灾探测中灵敏度不高、响应慢的问题,提出一种基于特征融合的图像型火灾探测方法.结合火焰的颜色、运动以及闪烁特征,检测出疑似火灾区域中的火焰像素,排除非火焰像素,并用支持向量机对疑似火焰像素进行验证,采用形态学方法和区域融合判断出火灾区域.实验结果表明,该方法对多种火灾和非火灾场景具有较好的适应性、较强的抗干扰能...