Một Phương Pháp Hiệu Quả Để Phân Đoạn Tổn Thương Trong Hình Ảnh Siêu Âm Vú Dựa Trên Nguyên Tắc Tự Động Hóa Tế Bào

Journal of Digital Imaging - Tập 25 - Trang 580-590 - 2012
Yan Liu1,2, H. D. Cheng1,3, Jianhua Huang1, Yingtao Zhang1, Xianglong Tang1
1School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, People’s Republic of China
2College of Science, Harbin Institute of Technology, Harbin, People’s Republic of China
3Department of Computer Science, Utah State University, Logan, USA

Tóm tắt

Trong bài báo này, một phương pháp phân đoạn tổn thương mới trong hình ảnh siêu âm vú (BUS) dựa trên nguyên tắc tự động hóa tế bào được đề xuất. Chức năng chuyển đổi năng lượng của nó được xây dựng dựa trên sự khác biệt thông tin hình ảnh toàn cầu và sự khác biệt thông tin hình ảnh cục bộ bằng cách sử dụng các chiến lược chuyển giao năng lượng khác nhau. Đầu tiên, một chiến lược giảm năng lượng được sử dụng để mô hình hóa thông tin quan hệ không gian của các điểm ảnh. Để mô hình hóa sự khác biệt thông tin hình ảnh toàn cầu, một hàm so sánh thông tin hạt giống được phát triển sử dụng chiến lược bảo toàn năng lượng. Sau đó, một hàm so sánh thông tin kết cấu được đề xuất để xem xét sự khác biệt hình ảnh cục bộ ở các khu vực khác nhau, điều này hữu ích trong việc xử lý các ranh giới mờ. Hơn nữa, hai hệ thống lân cận (hệ thống lân cận von Neumann và Moore) được tích hợp như môi trường tiến hóa, và một tiêu chí dựa trên độ tương đồng được sử dụng để triệt tiêu tiếng ồn và giảm độ phức tạp tính toán. Phương pháp được đề xuất đã được áp dụng cho 205 hình ảnh BUS lâm sàng để nghiên cứu đặc điểm và chức năng của nó, và một số phương pháp đánh giá sai số khu vực chồng chéo và thống kê đã được sử dụng để đánh giá hiệu suất của nó. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp được đề xuất có thể xử lý tốt các hình ảnh BUS có ranh giới mờ và độ tương phản thấp cũng như có khả năng phân đoạn các tổn thương vú một cách chính xác và hiệu quả.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Jemal A, Siegel R, Ward E, Hao Y, Xu J, Murray T: Cancer statistics, 2008. Cancer J Clin 58:71–96, 2008 Cheng HD, Shi X, Min R, Hu L, Cai X, Du H: Approaches for automated detection and classification of masses in mammograms. Pattern Recognition 39(4):646–668, 2006 Cheng HD, Shan J, Ju W, Guo YH, Zhang L: Automated breast cancer detection and classification using ultrasound images: a survey. Pattern Recognition 43:299–317, 2010 Cheng HD, Jiang XH, Sun Y, Wang JL: Color image segmentation: advances and prospects. Pattern Recognition 34(12):2259–2281, 2001 Horsch K, Giger ML, Venta LA, Vyborny CJ: Computerized diagnosis of breast lesions on ultrasound. Med Phys 29(2):157–164, 2002 Drukker K, Giger ML, Horsch K, Kupinski MA, Vyborny CJ, Mendelson EB: Computerized lesion detection on breast ultrasound. Med Phy 29(7):1438–1446, 2002 Madabhushi A, Metaxas DN: Combining low–high-level and empirical domain knowledge for automated segmentation of ultrasonic breast lesions. IEEE Trans Med Imag 22(2):155–169, 2003 Boukerroui D, Baskurt A, Noble JA, Basset O: Segmentation of ultrasound images—multiresolution 2D and 3D algorithm based on global and local statistics. Pattern Recogn Lett 24:779–790, 2003 Xiao GF, Brady M, Noble JA, Zhang YY: Segmentation of ultrasound B-mode images with intensity inhomogeneity correction. IEEE Trans Med Imag 21(1):48–57, 2002 Cheng HD, Hu L, Tian J, Sun L: A novel Markov random field segmentation algorithm and its application to breast ultrasound image analysis. The 6th International Conference on Computer Vision, Pattern Recognition and Image Processing, Salt Lake City, USA, p 159, 2005 Chen DR, Chang RF, Wu WJ, Moon WK, Wu WL: 3-D breast ultrasound segmentation using active contour model. Ultrasound Med Biol 29(7):1017–1026, 2003 Chang RF, Wu WJ, Moon WK, Chen WM, Lee W, Chen DR: Segmentation of breast tumor in three-dimensional ultrasound images using three-dimensional discrete active contour model. Ultrasound Med Biol 29(11):1571–1581, 2003 Chen DR, Chang RF, Kuo WJ, Chen MC, Huang YL: Diagnosis of breast tumors with sonographic texture analysis using wavelet transform and neural networks. Ultrasound Med Biol 28(10):1301–1310, 2002 Huang YL, Chen DR: Watershed segmentation for breast tumor in 2-D sonography. Ultrasound Med Biol 30:625–632, 2004 Chen CM, Chou YH, Chen CSK: Cell-competition: a new segmentation algorithm for multiple objects with irregular boundaries in ultrasound images. Ultrasound Med Biol 31(12):1647–1664, 2005 Chang RF, Wu WJ, Moon WK, Chen DR: Automatic ultrasound segmentation and morphology based diagnosis of solid breast tumors. Breast Cancer Res Treat 89(2):179–185, 2005 Liu B, Cheng HD, Huang JH, Tian JW, Liu JF, Tang XL: Automated segmentation of ultrasonic breast lesions using statistical texture classification and active contour based on probability distance. Ultrasound Med Biol 35(8):1309–1324, 2009 Liu B, Cheng HD, Huang JH, Tian JW, Tang XL, Liu JF: Probability density difference-based active contour for ultrasound image segmentation. Pattern Recognition 43:2028–2042, 2010 Chen Y, Yin RM, Flynn R, Broschat S: Aggressive region growing for speckle reduction in ultrasound images. Pattern Recognition lett 24:677–691, 2003 Michailovich OV, Tannenbaum A: Despeckling of medical ultrasound images. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control 53(1):64–78, 2006 Noble JA, Boukerroui D: Ultrasound image segmentation: a survey. IEEE Trans Med Imag 25(8):987–1010, 2006 Radu V, Thomas C: Pattern generation using likelihood inference for cellular automata. IEEE Trans Imag Pro 15(7):1718–1727, 2006 Wang CY, Cheng L: Feature extracting of geographical image with status transfer of cellular automata. Proceedings of the International Symposium on Intelligent Information Systems and Applications, pp 307–309, 2009 Popovici A, Popovici D: Cellular automata in image processing. Fifteenth International Symposium on Mathematical Theory of Networks and Systems, pp 34–44, 2000 Hernandez G, Herrmann HJ: Cellular automata for elementary image enhancement. CVGIP: Graphical Model and Image Processing 58(1):82–89, 1996 Vezhnevets V, Konouchine V: “Grow cut”—interactive multi-label N-D image segmentation by cellular automata. Proceedings of Graphicon, pp 150–156, 2005 Sun YF, Chen Yan, Zhang YZ: Automated seeded region growing method for document image binarization based on topographic features. Image Analysis and Recognition, pp 200–208, 2004 Weszka J, Dyer C, Rosenfeld A: A comparative study of texture measures for terrain classification. IEEE Trans Syst Man Cybern 6(4):269–285, 1976 Haralick RM, Shanmugam HK, Dinstein I: Texture parameters for image classification. IEEE Trans Syst Man Cybern 3(6):610–621, 1973 Gordon R, Rangayyan RM: Feature enhancement of film mammograms using fixed and adaptive neighborhoods. Appl Opt 23(4):560–564, 1984 Kevin W, Kevin WB: Generating ROC curves for artificial neural networks. IEEE Trans Med Imag 16(3):329–336, 1997 Perona J, Malik J: Scale-space and edge-detection using anisotropic diffusion. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 12(7):629–639, 1990 Czerwinski RN, Jones DL, O’Brien WD: Detection of lines and boundaries in speckle images—application to medical ultrasound. IEEE Trans Med Imag 18(2):126–136, 1999