数字乳腺断层合成摄影中不透明的自动检测图像和信号处理

数字乳腺乔瓦尼·帕尔马引用此版本：乔瓦尼·帕尔马。数字乳腺断层合成摄影中不透明的自动检测图像和信号处理[eess.SP]。巴黎科技电信，2010年。法语。NNT：粉彩-00005948HAL ID：pastel-00005948https://pastel.archives-ouvertes.fr/pastel-000059482010年4月8日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire论文提交人乔瓦尼·帕尔马为了博士学位专业：信号和图像数字乳腺支持日期：2010年2月23日，评审团成员：Didier Dubois报告员莱昂内尔·莫伊桑报告员Isabelle Bloch博士生导师Serge Muller博士论文联合主任布鲁诺·博耶考官Corinne Vachier检查员Djamel Abdelkader Zighed审查员给我的祖父，祖母和母亲来自奥蕾莉我摘要数字乳腺断层合成摄影是一种新的成像技术，可能会克服标准乳腺X射线摄影（如组织叠加）的一些局限性。不幸的是，放射科医生审查的数据量也在增加。在这种情况下，设计一种工具来检测可疑的放射性发现是有意义的，以帮助他有一个可接受的阅读时间，并保持高灵敏度。在这种成像模态中，几种模式可以指示癌症的存在：钙化簇、肿块和结构扭曲。在我们的工作中，我们专注于检测质量和建筑失真，这是具有挑战性的，因为这些迹象的巨大可变性和有时低对比度。质量在图像中可以被看作是过密度的，而架构失真是更微妙的收敛模式，没有密集的内核。为了检测质量，我们提出了一个声音理论工作，如将连接滤波器扩展到模糊集框架。所提出的工作描述了一个通用的和全面的处理链，包括图像不准确表示，各种常见任务的过滤器和有效的算法，实际上使他们简单的现实生活中的问题。虽然这种形式主义是在DBT中的大规模探测的背景下说明的，但我们进行的理论研究不允许局限于这一特定目的。结构分割是表征的关键步骤，是自动质量检测链的困难部分错误的分段会使随后导致错误决策的所有处理步骤无效除了任何给定的分割方法的限制之外，错误的分割可能由来自图像的不精确和不确定性引起。实际上，在2D/3D乳腺X射线摄影图像中精确地定义给定肿块的单一轮廓是一项相当困难的任务。因此，我们建议使用适合于处理此限制的模糊轮廓形式因此，我们对各种模糊分割方法应用于DBT数据进行了研究。我们还讨论了模糊分割和前体模糊连通滤波器形式之间的联系。作为一个额外的贡献，我们还提出了一种完全不同的工具，以检测建筑变形。这一个是基于可疑收敛检测问题的逆模型除了该方法之外，还提出了主要由快速算法组成的另一个贡献。这使我们能够实际处理DBT数据集。这些工具最终结合在一起，以建立一个多通道的计算机辅助检测系统。已实施的两个通道均已根据与先前提供的两种放射学发现相对应的临床数据进行了验证还将所提出的方法与文献中可能发现的最新技术进行了比较。二AB收缩iii.摘要数字乳腺断层合成摄影是一种新的3D成像技术，可以潜在地克服标准乳腺X射线摄影的一些限制，这些改进是以放射科医生需要审查的更多数据为代价的在这种情况下，我们的工作重点是检测质量和结构变形，这是一项特别困难的任务，因为这些放射性迹象的形态变化很大，对比度也很低。质量导致图像中的过密度，而建筑失真仅显示没有致密核心的收敛的为了检测质量，我们提出建立一个强有力的理论框架，旨在将相关滤波器扩展到模糊集的形式体系中。所提出的工作完全涵盖了一般的处理链，从在图像中引入不精确度开始，然后形式化专用于不同常见任务的不同可能的滤波器，最后开发有效的滤波算法，使该方法作为一个整体现实。虽然所提出的形式是在断层合成中质量检测的背景下说明的，但是其理论研究允许不分割是表征它们的关键点，是自动检测致密核质量链中相当微妙的一步。不正确的分割会使所有后续治疗无效，并导致错误的决策。除了所选择的分割方法的固有限制之外，这种情况可能主要由于图像的不精确性和不确定性而发生这是因为通常很难精确地定义因此，我们建议使用模糊轮廓形式，这是一种允许考虑这种检测限制因素的工具。因此，我们提出了不同的模糊分割方法的研究，并说明了它们在断层合成中的应用。我们还显示了与前面的模糊相关过滤器形式的联系同时，通过调整对比模型来处理结构失真，还引入了该问题的重新表述，以允许快速实施所这些不同的工具最终被组合以在临床数据上实施和验证的两个通道分别处理上述两种类型的放射学体征。提供了所获得性能的最新技术水平的比较iv R总结V谢谢你本论文是GE Healthcare（Buc，法国）和Télécom ParisTech（巴黎，法国）在CIFRE协议（20061165）框架内合作的结果，这要归功于首先，我要感谢我的论文导师和论文联合导师Isabelle Bloch和Serge Muller，感谢他们在这三年的论文中提供的高质量指导。我想特别强调他们的信任，这我还要感谢迪迪埃·杜波依斯和莱昂内尔·莫伊桑，他们同意建设性地评估我的工作，同时也不忘记评审团我的rmec iemen tsvontaussiàRazva npourso nimp lica tio ndanscestravau xdethe seain siquegerro在这些人中，我想提到西尔维、泽维尔、劳伦斯和很久以前的范妮。更短暂的是，许多实习生的来访也参与了这种工作氛围其中我想提到路易斯谁作出了他的贡献，在这份手稿中提出的工作。同样，我要感谢巴黎电信公司TSI团队的所有成员非常感谢我的朋友们，特别是纪尧姆，还有波罗、梅勒妮、根斯和朱莉，他们在这段漫长的时间里鼓励了J’aimerai aussi exprimer ma reconaissance à ma chère et 也感谢Mamie和Maryline的支持。我也想为伊薇特着想。最后，我想对我的祖母和母亲说最后一句话，他们在六、R类免责声明七目录摘要我摘要iii.谢谢你V简介11 乳腺、乳房X线摄影和自动癌症51.1乳腺癌。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...51.1.1乳房X光检查。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...51.1.2不同类型癌症的特征。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...61.2乳房断层合成术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...71.2.1动机 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...81.2.2一般原则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...91.2.3重建方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...91.2.4局限性和益处 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...101.3常规乳腺X射线摄影中癌症的自动检测。... ... ... ... ... ... ... ... ...111.3.1动机。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...111.3.2自动检测系统的各种部件。 . . . . . . . . . ...121.3.3图像预处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...131.3.4微钙化的检测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...131.3.5不透明度检测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...141.3.6决策 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...161.3.7其他方法。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...181.4断层合成体积的检测辅助 . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...191.4.1动机。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...191.4.2不同的检测系统设计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...191.4.3微钙化。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...194.4密度。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...201.4.5建议的方法。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...211.5结论 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...222模糊相关筛选器252.1相关过滤器。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...252.1.1二进制相关运算符。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...262.1.2扩展到灰度图像和水平过滤器。 . . . . . . . . .272.1.3属性孔径和稀疏过滤器 . . . . . . . . . . . . ...272.2图像中不准确性的表示。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...272.2.1模糊集. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...282.2.2模糊图像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...282.2.3模糊阴影图像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...28八T ABLE 从材料2.2.4模糊间隔图像2.2.5模糊在图像处理2.3模糊相关过滤器312.3.1模糊集合的连通性312.3.2均匀区域和模糊平坦区域332.3.3模糊连通算子族2.3.4模糊集合的持久性2.3.5模糊灰度图像的模糊相关算子362.3.6与传统相关运算符的链接392.3.7识别上下文中过滤器的定义452.4相关过滤器的实际使用462.4.1工具462.4.2用于检测局限性病变的过滤器482.4.3从IOF 49中提取..................................................................................................................2.4.4从IIF 50中提取....................................................................................................................2.5结论523模糊相关过滤器的实现533.1符号和定义543.2表示模糊集合的树的生长3.3与模糊集相关的树的衰减3.4模糊量图像滤波的应用3.4.1模糊图像和灰度表示683.4.2模糊集的增长3.4.3模糊集的约简3.4.4过滤和讨论703.5第74章4模糊图像的构造4.1一般施工方法774.1.1清晰模糊阴影图像的构造4.1.2使用模板构建784.2图像构建4.2.1图像去噪4.2.2基于80阶滤波器的模糊图像构建4.2.3扩展原理在构建模糊图像中的应用4.3使用子波进行模糊降噪824.3.1分解为子波824.3.2子波系数的阈值化4.3.3模糊系数854.3.4模糊图像的生成4.3.5模糊度874.3.6合成图像的实验894.3.7在真实图像上进行实验924.4结论925模糊分割955.1对模糊轮廓的兴趣955.1.1图像的解释5.1.2模糊轮廓的形式主义965.2通过多个阈值进行分割96八T ABLE 从材料5.2.1原则965.2.2链接到模糊阴影的图像5.2.3说明和限制985.3在98级集的框架内制定问题5.3.1所有级别985.3.2原始方法995.3.3通过模糊水平集进行分割995.3.4限制1005.4动态规划方法1005.4.1现有工作1005.4.2模糊轮廓的实现1045.4.3结果1065.5结论和观点1126使用模糊轮廓表征病变1156.1全球计划1156.1.1标记1166.1.2多重假设1166.2信息的分割和打包6.2.1模糊轮廓的提取1166.2.2信息的条件反射6.3使用模糊决策树的分类6.3.1模糊树的描述6.3.2使用6.3.3树的构造6.3.4决策过程1216.4结果1216.4.1数据库1216.4.2轮廓提取1216.4.3特征提取1226.4.4分类1226.5结论1237收敛模式的检测1257.1趋同模式与癌症1257.2常见方法1267.2.1外围126的密度检测和分析7.2.2收敛检测1267.3关于从一点到另一点收敛的定义的讨论7.3.1可能的定义1287.3.2定义的比较1307.4用于检测收敛区域的反向建模1327.4.1随机变量和朴素模型1337.4.2收敛显著1347.4.3收敛检测-显著1357.5快速实施1367.5.1问题的分解136八T ABLE 从材料7.5.2复杂性1387.6减少假阳性1407.6.1事件汇总-重大事件1407.6.2病变分化/纤维交叉1407.6.3图1417.7结论14283D乳腺X射线摄影中恶性病变的自动检测1458.1方法的一般描述1458.1.1接近1458.1.2数据库1468.2致密核病变的检测1478.2.1密度检测1478.2.2从模糊检测图中提取标记1488.2.3细分1508.2.4特征1518.2.5宽边距分隔器1518.2.6结果1548.3无致密核病变的检测1558.3.1收敛检测1568.3.2减少假阳性1578.3.3性能1578.4链的整体性能1588.4.1两个通道的合并1588.5结论1609结论和展望163A关于图像处理A.1阴影图像A.2连接167A.3滤波器/运算符差168A.4有关相关筛选器的提醒169A.4.1打开A.4.2灭火操作员B关于模糊集的一些概念171B.1聚合运算符B.2模糊数量171C关于树更新的证据C.1操作员M 173的不同情况................................................................................................................C.2定理3.2.1的证明 173C.3定理3.2.4的证明 176C.4定理3.2.5的证明 177C.5定理3.3.2的证明 178DB γ和B γ中的元素数D.1Bγ....................................................................................................................................181的基数D.2Bγ....................................................................................................................................182的基数出版物列表185参考书目201八T ABLE 从材料表205算法列表207表209列表索引2111简介几十年来，乳房X光检查一直是一个快速发展的领域。因此，模拟系统受益于X射线管和胶片技术的进步，显著改善了乳腺病变的检测。几项大规模筛查试验表明，这种模式能够将50岁以上妇女的乳腺癌死亡率降低约30%，将40 - 50岁妇女的乳腺癌死亡率降低18%（Kerlikowske et al. 国家癌症研究所共识发展小组，1998年）。最近，引入了数字系统以提高临床性能（Pisano et al.2005），以减少医疗程序的负担，从而提高姿势的准确性和患者的舒适度然而，这种类型的成像的一些局限性仍然是相关的，例如组织的叠加可能隐藏病变或通过构造的图像提示病变。事实上，一些研究表明，放射科医生遗漏的病变中有76%是在致密乳房 因此，组织分层被认为是放射学体征可见性降低的主要原因（Holland等人，2011年）。（1982年）。这种限制的一个解决方案是考虑 如今，数字乳腺断层合成摄影（Niklason et al. 1997年; Claus和Eberhard，2002年; Claus等人。2002）是一种似乎有希望用于乳腺癌筛查和诊断的途径在筛查方面，这种技术有利于致密乳房的体积探索，这可能会限制在检测到来自组织叠加的放射学体征后被在诊断的情况下，预期的益处主要在于帮助表征放射学体征，从而能够更好地区分通过断层合成提供的3D信息的贡献是以放射科医生要检查的大量数据为代价的。在这种情况下，我们的工作重点是检测质量和结构变形，这是一项特别困难的任务，因为这些放射性信号的形态变化很大，对比度也很低。不透明度导致图像中的过密度，而建筑失真仅表现出没有致密核心的这种类型的成像的检测问题实际上在文献中相当少地讨论。这主要是因为有关数据是最近的。这是因为乳腺断层合成摄影正在被引入，与其他类型的成像（如标准乳腺X射线摄影）相比，可用于开发新应用的数据量非常少。Chan等人（2008a）的现有工作提供了不透明度检测的最先进结果。它们依赖于Singh（2008）还提出了基于信息论的检测工具的开发。然而，后一种方法似乎不如前一种方法有效，尽管没有在相同的数据库中进行评估。总的来说，这项工作虽然有希望，但因此，2一、引言为了完成检测建筑不透明度和失真的任务，我们开发了一套其中一些在第1章中，我们将更详细地讨论乳腺X射线摄影和断层合成摄影中放射学体征的检测问题。我们将回顾待处理图像形成的基本概念，然后我们将研究文献中的现有技术，以在常规乳腺X射线摄影和断层合成摄影中实现建议对这两种类型的成像进行研究，以利用可能来自这两种模态的可疑体征特征之间的联系。我们还将概述我们解决相同检测问题的方法对于所考虑的每个无线电信号，即不透明度和结构失真，我们提出了基于第一过滤步骤的检测通道，该第一过滤步骤允许以粗略的方式定位可疑区域在本文介绍的工作中，我们将介绍和研究用于执行第一检测步骤的滤波器。在第2章中，我们将介绍一种新的过滤器类型的形式。后者是模糊集合形式体系中连通滤波器的扩展。所提出的滤波器，模糊相关滤波器，使用相关分量概念的松散版本以及通过模糊图像表示灰度级的不精确性通过引入最后一个概念，我们将提出用于提取这些分量的不同策略我们还将在这种形式中表达用于检测图像中结构的新过滤器，并说明它们作为乳腺断层合成中不透明度的标记步骤的使用。将数据表示为模糊图像大大增加了要处理的信息在第3章中，我们将提出一些技术，使这种过滤器的使用在实践中成为可能。我们将使用在相关过滤器领域中常用的我们将提出树更新算法，允许考虑从图像中提取的在第4章中，我们将研究各种策略，以一种有用的方式在图像中引入不精确度，从而获得模糊的图像。我们将研究噪声对这些图像构造的影响。我们将提出将这种类型的缺陷转换为去噪不精确度的技术，这种缺陷是静态的我们将深入研究基于子波分解的构造方法及其对图像中包含的结构的可检测性的影响。在关于模糊相关滤波器的这三章之后，我们将考虑使用模糊边缘分割工具来模拟断层合成图像的不确定性和不精确性。我们将详细介绍完成这项任务的三种方法，并指出它们的优点和缺点。我们还将在真实的断层合成数据上验证一些非模糊分割方法，这些方法是所在第6章中，我们将提供一个使用前面提到的模糊轮廓形式的实际例子在本研究中，我们将使用两个假设的方案来区分骨针状病变和局限性病变对实际案例的验证将使我们能够判断所采用的形式主义的在前面引用的章节中介绍的各种工具适用于检测具有致密核的病变。为了能够检测没有致密核的病变，即后者提出了在最后，在第8章中，我们将提供一个自动检测链的实际示例。一、引言3使用本手稿中介绍的各种工具在乳腺断层合成摄影卷中发现可疑放射学体征将提供验证以及第四章引言