[发明专利]基于边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征提取方法，主要解决现有技术提取的特征中不包含肿块边缘邻域局部特征的缺点。其实现步骤是：（1）输入图像；（2）调整输入乳腺肿块图像大小；（3）提取肿块边缘；（4）确定内缩进和外延伸像素点数目；（5）确定内缩进后肿块的内部区域；（6）确定外延伸后肿块的内部区域；（7）获得乳腺肿块边缘邻域图像；（8）获得加权权值；（9）提取尺度不变特征；（10）提取词袋特征；（11）获得边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征。本发明能使乳腺图像的特征表示更为鲁棒，更为有效的表示图像特征，提高肿块的良恶性分类准确率，从而辅助放射科医生进行医学诊断。

主权项

基于边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征提取方法，包括如下步骤：（1）输入图像：输入乳腺钼靶X线摄影图像分割得到的乳腺肿块图像；（2）调整输入乳腺肿块图像大小：采用最近邻插值算法调整输入图像大小，将图像宽度大于1000像素点的乳腺肿块图像调整至1000像素点；（3）提取肿块边缘：采用Chan‑Vese主动轮廓方法提取乳腺肿块图像的轮廓线，乳腺肿块图像每行、列上，轮廓线上点的位置标定为乳腺肿块图像每行、列边缘极小和极大像素点位置；（4）确定内缩进和外延伸像素点数目：将乳腺肿块图像宽度乘以内缩进参数0.15，获得行内缩进像素点数目；将乳腺肿块图像高度乘以内缩进参数0.15，获得列内缩进像素点数目；将乳腺肿块图像宽度乘以外延伸参数0.3，获得行外延伸像素点数目；将乳腺肿块图像高度乘以外延伸参数0.3，获得列外延伸像素点数目；（5）确定内缩进后肿块的内部区域：5a）用行、列边缘极小像素点位置值加上行、列内缩进像素数目，获得缩进后的行、列极小边缘像素点位置值；5b）用行、列边缘极大像素点位置值减去行、列内缩进像素数目，获得缩进后的行、列极大边缘像素点位置值；5c)判断缩进后的行、列极大边缘像素点位置值是否小于缩进后的行、列极小边缘像素点位置值，如果是，则用缩进后的行、列极小边缘像素点位置值替代缩进后的行、列极大边缘像素点位置值，否则，跳到下一步继续执行；5d）将缩进后的行、列极小边缘像素点位置值和行、列极大边缘像素点位置值区间内的像素点标记为缩进后行、列肿块区域；5e）叠加乳腺肿块图像全部缩进后的行肿块区域，获得缩进后内部区域M；叠加全部缩进后列肿块区域，获得缩进后内部区域N；5f）作内部区域M和内部区域N交集，获得内缩进后乳腺肿块图像的内 部区域P；（6）确定外延伸后肿块的内部区域：6a）用行、列边缘极小像素点位置值减去行、列外延伸像素数目，获得延伸后的行、列极小边缘像素点位置值；6b）用行、列边缘极大像素点位置值加上行、列外延伸像素数目，获得延伸后的行、列极大边缘像素点位置值；6c)判断延伸后的行、列极小边缘像素点位置值是否小零，如果是，则用零替代延伸后的行、列极小边缘像素点位置值；判断延伸后的行、列极大边缘像素点位置值是否大于乳腺肿块图像宽、高度，如果是，则用乳腺肿块图像宽、高度替代延伸后的行、列极大边缘像素点位置值，否则，跳到下一步继续执行；6d）将延伸后的行、列极小边缘像素点位置和行、列极大边缘像素点位置区间内的像素点标记为延伸后行、列肿块区域；6e）叠加乳腺肿块图像全部缩进后的行肿块区域，获得缩进后内部区域R；叠加全部缩进后列肿块区域，获得缩进后内部区域S；6f）作内部区域R和内部区域S并集获得外延伸后乳腺肿块图像的内部区域Q；（7）外延伸后乳腺肿块图像的内部区域Q减去内缩进后乳腺肿块图像的内部区域P，获得乳腺肿块边缘邻域图像；（8）获得加权权值：分别统计乳腺肿块图像和乳腺肿块边缘邻域图像像素点总数，将乳腺肿块边缘邻域图像像素点总数除以乳腺肿块图像像素点总数，获得权值比例值；权值比例值乘以扩大参数10，获得加权权值；（9）采用尺度不变特征提取方法，分别提取步骤（1）的乳腺肿块图像和步骤（7）获得的乳腺肿块边缘邻域图像中的尺度不变特征描述子；（10）采用词袋特征提取方法，利用尺度不变特征描述子，获得乳腺肿块图像和乳腺肿块边缘邻域图像的词袋特征向量；（11）用加权权值乘以乳腺肿块边缘邻域图像的词袋特征向量，获得加权特征向量；用加权特征向量加上乳腺肿块图像的词袋特征向量，获得边缘邻域加权的乳腺肿块图像特征。