[发明专利]一种钼靶图像中乳头位置自动检测方法

权利要求书

1.一种钼靶图像中乳头位置自动检测方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1、读入乳腺钼靶图像，并进行预处理，预处理包括：

S11、将乳房区域和背景分开以及去除图像中的文字标签信息；

S12、图像下采样；

S13、求出缩小乳头搜索范围的区域，即PNRA区域；

S2、判断乳腺钼靶图像中乳头的大小与设定标准值的大小，若大于等于设定标准值，则进入步骤S3，若小于设定标准值，则进入步骤S4；

S3、采用滚球法对乳腺钼靶图像进行分类，并检测乳头位置；

S4、采用橡皮筋矫直变换算法RBST，将乳腺钼靶图像中乳房边缘拉直成为矩形RBST图像，将沿乳房边界的像素映射到RBST图像的第一行，沿着对象边界法线的像素依次按列映射到RBST图像，并执行如下步骤：

S41、提取矩形RBST图像的特征量；

S42、对提取特征量后的图像进行组合；

S43、进行分类器训练，并预测检测的结果。

2.根据权利要求1所述钼靶图像中乳头位置自动检测方法，其特征在于，步骤S11中，采用最大化类间方差的分割方法将乳房区域和背景分开，然后将图像二值化后保留最大的八连通区域以去除文字标签。

3.根据权利要求1所述钼靶图像中乳头位置自动检测方法，其特征在于，步骤S12中，使用双线性插值方法将所有图像下采样至300μm/像素的空间分辨率。

4.根据权利要求1所述钼靶图像中乳头位置自动检测方法，其特征在于，步骤S13中，所述PNRA区域定义为在乳腺钼靶图像上一个小的可以减少由于噪声、伪像、良性或恶性过程的存在引起的乳头位置错误检测的几率的搜索区域，并将其定义为即使在乳房结构的缩回或移位的情况下也包括乳头的区域；假设乳头位于皮肤线附近的垂直于胸大肌直线MLO视图或胸壁CC视图中的最远点处；

对于MLO视图，NRA区域的定位需要提取乳房皮肤轮廓以及胸肌的取向的估计；

对于CC视图，因为胸大肌线与竖直方向重合所以旋转角度为0，对于MLO图像，旋转角度为胸大肌的方向角α；其中α为竖直方向与胸大肌之间形成的角度，将图像逆时针旋转相应角度，得到水平图像，旋转以后的胸大肌直线即作为水平的坐标轴。

5.根据权利要求1所述钼靶图像中乳头位置自动检测方法，其特征在于，步骤S3中，采用滚球法的具体实现过程如下：用设定直径圆盘结构去腐蚀乳房边缘，用原图减去腐蚀后的图像得到乳头区域，乳头区域的重心即检测为乳头位置。

6.根据权利要求1所述钼靶图像中乳头位置自动检测方法，其特征在于，步骤S4中，所述RBST图像的构成是沿着乳房边缘的一条曲线形成的，RBST图像每一列的像素是沿着乳房边缘的法向量的像素所构成。

7.根据权利要求1或6所述钼靶图像中乳头位置自动检测方法，其特征在于，所述RBST图像的宽度选择为40像素。

8.根据权利要求1所述钼靶图像中乳头位置自动检测方法，其特征在于，步骤S41中，所述特征量包括取纹理特征、灰度特征和位置特征。