乳腺X线图像预处理方法的研究的中期报告.docx

乳腺X线图像预处理方法的研究的中期报告 本研究旨在探讨乳腺X线图像预处理方法，以改善诊断准确性和医生工作效率。本中期报告主要介绍了已完成的工作和未来的研究方向。 已完成的工作： 1. 数据集准备：从公共医疗图像数据库中选择了1000张乳腺X线图像用于研究。其中，500张是正常图像，500张是乳腺癌图像。 2. 图像预处理：使用了多种图像预处理技术，包括直方图均衡化、高斯滤波、中值滤波、二值化等。经过实验比较后，选择了合适的组合方式，以提高图像质量和诊断准确性。 3. 特征提取：采用了局部二值模式（LBP）算法进行特征提取，以便对图像进行分类。 未来的研究方向： 1. 深度学习方法：我们计划将卷积神经网络（CNN）应用于乳腺X线图像预处理中，以发掘更复杂的特征。 2. 数据增强技术：考虑到数据集的局限性，我们将探究各种数据增强技术，如旋转、翻转、缩放等，以增加数据的多样性和数量。 3. 实时应用：将研究成果应用于实时诊断系统中，用于辅助医生进行乳腺癌的早期检测。 总之，本研究的目标是开发一种高效准确的乳腺X线图像处理方法，以帮助医生提高诊断准确性和工作效率，为乳腺癌的早期检测和治疗提供更好的支持。