基于数字钼靶X线图像的乳腺肿块计算机辅助检测算法研究的中期报告.docx

基于数字钼靶X线图像的乳腺肿块计算机辅助检测算法研究的中期报告 本次中期报告主要介绍基于数字钼靶X线图像的乳腺肿块计算机辅助检测算法的研究进展。该算法旨在提高乳腺癌的早期检测率和检测准确率，减少漏诊和误诊的风险。 在前期工作中，我们进行了大量的数据采集和预处理工作。具体来说，我们采集了3000余张数字钼靶X线图像，并通过去噪、增强和标准化等方式对其进行处理，以便后续算法能够更准确地分析和识别图像中的肿块。 在本阶段，我们主要开展了以下工作： 1. 特征提取 我们分别采用了传统的机器学习方法和深度学习方法进行特征提取。具体来说，我们使用了传统的SIFT、HOG、LBP等特征提取方法，并采用了现代的卷积神经网络（CNN）进行卷积和特征学习。 2. 特征选择 为了避免特征维度过高而导致的过拟合以及模型运行速度过慢等问题，我们采用了相关性分析、PCA和Lasso等方法进行特征选择，选择出最具代表性和区分度的特征进行后续处理。 3. 训练模型 我们使用了常见的机器学习模型如SVM、KNN、决策树和随机森林等，以及深度学习模型如DenseNet、ResNet和Inception等，对数据集进行训练和测试，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。 目前的研究结果表明，我们所提出的乳腺肿块计算机辅助检测算法能够有效地识别数字钼靶X线图像中的肿块，并且在一定程度上能够减少漏诊和误诊的风险。但是，还需要进一步提高算法的准确性和鲁棒性，以满足临床应用的需求。