研究目的
为解决传统乳腺X光图像分割方法中存在的分割不完整和过度分割问题（这些问题会影响乳腺癌筛查的准确性），提出一种基于谱聚类的分割方法，以实现胸肌和肿块区域的精确分割。
研究成果
基于谱聚类的方法能有效分割因组织重叠导致的不均匀灰度胸肌区域，且对不同尺寸肿瘤的分割具有鲁棒性，从而提高了乳腺癌筛查中肿块识别的准确性。
[IEEE 2018年第11届图像与信号处理、生物医学工程及信息学国际会议（CISP-BMEI）- 中国北京（2018.10.13-2018.10.15）] 2018年第11届图像与信号处理、生物医学工程及信息学国际会议（CISP-BMEI）- 基于谱聚类方法的乳腺X光图像分割
DOI：10.1109/CISP-BMEI.2018.8633062
出版年份：2018
更新时间：2026-01-09 18:44:24
摘要：
乳腺X光图像中的肿块分割是筛查乳腺癌的有效方法之一。准确分割胸大肌可提高肿块识别的准确性。然而，传统乳腺X光图像分割方法常出现分割不完整和过度分割问题，准确率较低，直接影响乳腺癌筛查效果。为解决这些问题，本文提出一种基于谱聚类的乳腺X光图像分割方法。首先采用谱聚类对胸大肌进行初步分割，针对胸大肌分层特性及与乳腺组织边界模糊的问题，运用最大灰度差约束和形状约束实现精确的胸大肌分割，进而通过分割图像准确识别肿块。MIAS乳腺图像数据库的实验结果表明，该方法能有效分割因胸大肌组织重叠导致灰度不均的胸大肌，并对不同尺寸肿瘤的分割具有鲁棒性。
作者：
Silin Liu，Ying Wang
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