《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于灰度共生矩陣和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳腺腫瘤識別
2019年電子技術(shù)應(yīng)用第7期
聶 雄1,2,陳 華1,2,伍思霖1
1.廣西大學(xué) 計算機與電子信息學(xué)院,廣西 南寧530004;2.廣西多媒體通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)重點實驗室,廣西 南寧530004
摘要: 乳腺腫瘤是女性病發(fā)率極高的一種腫瘤疾病, 但也是一種可以通過早期確診、提早治療來降低病死率的一種疾病。提出灰度共生矩陣結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法, 提高乳腺腫瘤的識別率。首先將紅外乳腺圖像進(jìn)行預(yù)處理, 突出病灶及血管的紋理,利用灰度共生矩陣提取乳腺等灰度曲線圖像的紋理特征,然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練, 得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能有效地將病變區(qū)域識別出來。實驗結(jié)果表明,該方法對乳腺腫瘤病變區(qū)域具有較好的識別效果。
中圖分類號: TP181;R737.9
文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.190314
中文引用格式: 聶雄,陳華,伍思霖. 基于灰度共生矩陣和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳腺腫瘤識別[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2019,45(7):97-101,116.
英文引用格式: Nie Xiong,Chen Hua,Wu Silin. Recognition of breast tumor based on gray level co-occurrence matrix and BP neural network[J]. Application of Electronic Technique,2019,45(7):97-101,116.
Recognition of breast tumor based on gray level co-occurrence matrix and BP neural network
Nie Xiong1,2,Chen Hua1,2,Wu Silin1
1.School of Computer,Electronics and Information,Guangxi University,Nanning 530004,China; 2.Guangxi Key Laboratory of Multimedia Communication and Network Technology,Nanning 530004,China
Abstract: Breast tumor is a kind of woman′s disease with high incidence rate, it is also a kind of disease that can be diagnosed early and treated early. Thus the mortality rate could be reduced. The method of combining grey symbiotic matrix with BP neural network is proposed to improve the recognition rate of breast tumors. Firstly, the infrared breast image was pretreated to highlight the texture of lesions and blood vessels, and the texture features of such gray-scale curve images of the breast were extracted by using the gray co-occurrence matrix. Then, the sample data were trained through BP neural network. The trained BP neural network could effectively identify the lesion area. The experimental results show that the method presented in this paper has good recognition effect on the breast tumor lesion area.
Key words : breast tumor;gray scale co-occurrence matrix;BP neural network

0 引言

    乳腺腫瘤是女性病發(fā)率極高的一種腫瘤疾病,但也是一種可以通過早期確診,提早治療,從而降低病死率的一種疾病。現(xiàn)有乳腺檢查運用的手段是以鉬靶、超聲為主,其識別率普遍低于75%,這種檢查方法都有自己的局部優(yōu)勢,但也受到了一定局限[1-4],如:鉬靶對鈣化敏感,但對東方女性的腺體型乳腺層次分辨不夠,有射線,屬有創(chuàng)檢查,不宜做體檢篩查使用。超聲對囊性和實性的占位反映敏感,但對醫(yī)生技術(shù)水平要求較高,檢查速度較慢,不宜大規(guī)模體檢篩查使用。核磁共振(MRI)檢查方式雖然準(zhǔn)確度可以達(dá)到90%以上[5],但其成本高,設(shè)備復(fù)雜,農(nóng)村醫(yī)院及一些小型醫(yī)院沒有配備。近年來,基于紅外圖像的乳腺腫瘤診斷逐漸成為學(xué)者研究的熱點[6-8]

    本文提出基于紅外成像技術(shù),通過灰度共生矩陣提取乳腺等灰度曲線圖像的紋理特征,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類,實現(xiàn)乳腺腫瘤計算機診斷識別的算法。具體過程為:首先通過紅外乳腺透像儀獲取乳腺紅外圖像,然后將乳腺圖像均勻分塊,并劃分為病變區(qū)域和正常區(qū)域,通過分析不同的紋理特征,并找出能有效區(qū)分出病變區(qū)域和正常區(qū)域的特征值,統(tǒng)計好數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),然后通過將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中進(jìn)行訓(xùn)練,使該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有組織分類的功能,能有效地將病變區(qū)域識別出來。

1 乳腺圖像預(yù)處理

    乳腺紅外圖像的預(yù)處理包括圖像平滑、等灰度曲線處理、圖像增強等操作。

1.1 高斯平滑

    高斯濾波是對圖像進(jìn)行去噪處理的有效方法。從圖1中可以看出,經(jīng)過高斯平滑處理后的乳腺圖像,明顯較之前柔和,沒有明顯的噪點,突出圖像的邊緣效果,消除噪聲的干擾影響。 

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1.2 灰度曲線處理

    由于乳腺腫瘤組織呈浸潤性生長,在發(fā)生病變的乳腺中,腫瘤以及周邊血管的紋理包絡(luò)都會呈現(xiàn)不規(guī)則的狀態(tài),并反映了病變區(qū)的邊緣特征。為了突出病變區(qū)域的包絡(luò)紋理特征,需將近紅外圖像轉(zhuǎn)化為等灰度曲線圖像,這一轉(zhuǎn)變可以通過Sobel算子與圖像的每一個點進(jìn)行卷積實現(xiàn)[8-10]。

    Sobel算子包括兩組3×3的矩陣,A1表示垂直,A2表示水平。將它和原圖像作平面卷積,即可分別得出垂直及水平的亮度差分近似值。

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    圖2(b)是利用上述方法將近紅外乳腺圖像轉(zhuǎn)化而成的等灰度曲線圖像,可以看出病變區(qū)域灰度曲線包絡(luò)紋理不均勻,為病變部位。

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1.3 圖像增強

    在圖像處理中,為了突出目標(biāo)區(qū)域,需要對圖像進(jìn)行圖像增強。直方圖均衡化是圖像處理領(lǐng)域中利用圖像直方圖對對比度進(jìn)行調(diào)整的方法。這種方法通常用來增加許多圖像的局部對比度,尤其是當(dāng)圖像的有用數(shù)據(jù)的對比度相當(dāng)接近的時候。通過這種方法,亮度可以更好地在直方圖上分布。

    由于乳房邊緣區(qū)域的包絡(luò)紋理會對實驗造成誤判的影響,在此只截取乳腺圖像較為中心的區(qū)域作為研究。圖像增強處理如圖3所示。

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    經(jīng)過圖像增強后的等灰度曲線圖像紋理更加清晰明顯,病變區(qū)域的邊緣包絡(luò)紋理也更為突出。

2 建立灰度共生矩陣提取紋理特征

2.1 建立灰度共生矩陣原理

    紋理是組成圖像的色調(diào)基元空間匯總相互作用的一種依賴于尺度效應(yīng)的現(xiàn)象,它反映了圖像灰度值分布的某種規(guī)律?;叶裙采仃?CLCM)因為其簡單有效的優(yōu)點被廣泛應(yīng)用于紋理特征提取研究[11-13]。本文中選取了能量、對比度、相關(guān)性、熵、逆差距共5個參數(shù)作為乳腺圖像的特征值[11]。

2.2 灰度級量化

    由于灰度共生矩陣反映了兩個不同位置的像素的聯(lián)合概率分布,當(dāng)原圖像灰度級為0~255時,灰度共生矩陣的大小為256×256,計算時間比較長,實際應(yīng)用中,將圖像灰度等級降為16級,對應(yīng)灰度共生矩陣的灰度級設(shè)為16,并對等灰度曲線圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理。

2.3 提取特征數(shù)據(jù)

    在對乳腺腫瘤樣本圖像提取紋理特征之后,得到了關(guān)于能量、對比度、相關(guān)性、熵、逆差距這5個特征值的大量數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,研究它們的變化趨勢。以圖4病變?nèi)橄賵D像為例進(jìn)行特征提取。

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    圖4的圖像中分割為16個圖像子塊,并按從左到右、從上到下順序命名為m1~m16。利用文獻(xiàn)[11]的式(3-6)~式(3-8)以及式(3-10)、式(3-12)計算出每個圖像子塊對應(yīng)的能量、對比度、相關(guān)性、熵、逆差距5個特征值的均值(如表1所示)和特征值的標(biāo)準(zhǔn)差(如表2所示)。類別有2個取值,其中1表示正常區(qū)域,2表示病變區(qū)域。

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2.4 特征值數(shù)據(jù)分析

    通過以上數(shù)據(jù)可以觀察到:病變區(qū)域的能量值均值總體偏小,標(biāo)準(zhǔn)差總體偏小,反映的是病變區(qū)域灰度共生矩陣元素不集中,紋理較粗;病變區(qū)域的熵均值總體偏大,標(biāo)準(zhǔn)差總體偏小,反映的是病變區(qū)域灰度共生矩陣元素分散分布;病變區(qū)域的對比度均值總體偏小,標(biāo)準(zhǔn)差總體偏小,反映的是病變區(qū)域效果模糊,灰度差??;病變區(qū)域的相關(guān)性均值總體偏大,標(biāo)準(zhǔn)差總體偏小,反映的是病變區(qū)域灰度共生矩陣元素值相差大;病變區(qū)域的逆差矩均值總體偏小,標(biāo)準(zhǔn)差總體偏小,反映的是病變區(qū)域變化多,局部不均勻。

    上述規(guī)律表明灰度共生矩陣提取出的紋理特征值可以作為區(qū)分乳腺病變區(qū)域和正常區(qū)域的依據(jù)。

3 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。圖5為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)圖。

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    一般BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會抽取具有某種變化規(guī)律的樣本特征參數(shù),通過樣本訓(xùn)練建立對樣本的記憶信息,然后將未知樣本作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別該樣本所屬類別[14-17]

    通過不斷調(diào)整權(quán)值和閾值,可以使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越逼近理想模型。

3.2 確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層個數(shù)由樣本數(shù)據(jù)種類確定,輸出層個數(shù)由分類的個數(shù)確定。紅外乳腺腫瘤BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了能量、對比度、相關(guān)性、熵、逆差距這5個特征值4個方向的平均值和方差作為輸入,其輸入層節(jié)點數(shù)應(yīng)該為10個;輸出層節(jié)點數(shù)確定為2個:病變區(qū)域、正常區(qū)域。隱藏層節(jié)點數(shù),則由試湊法得出。最終確定的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖6所示。

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3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建

    在提取了等灰度曲線圖像的5個特征值后,就可以創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖7為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程示意圖。

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    本文建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個10輸入、2輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中輸出1表示該區(qū)域為正常區(qū)域或干擾區(qū)域,輸出2表示該區(qū)域為病變區(qū)域。根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)和訓(xùn)練樣本輸出送入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練,不斷地調(diào)整輸入層和隱藏層之間的權(quán)值,隱藏層和輸出層之間的閾值,使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型不斷逼近最優(yōu)解。

3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

    在MATLAB中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的步驟為:

    (1)設(shè)置生成的網(wǎng)絡(luò)對象;

    (2)調(diào)用train函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練:

    ①從訓(xùn)練集中取出訓(xùn)練樣本,將數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中;

    ②通過各節(jié)點的連接情況正向逐層處理后,得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際輸出;

    ③計算網(wǎng)絡(luò)實際輸出與期望輸出的誤差;

    ④將誤差逐層反向回傳至之前各層,并按一定原則將誤差信號加載到連接權(quán)上,使整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值向誤差減少的方向轉(zhuǎn)化;

    ⑤對訓(xùn)練集中每一個輸入輸出樣本對重復(fù)以上步驟,直到整個訓(xùn)練集的誤差減小到符合要求位置。

3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試

    在完成BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后,將待測圖片的紋理特征數(shù)據(jù)以矩陣形式讀入MATLAB中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能根據(jù)訓(xùn)練好的映射關(guān)系給出每一個子塊相應(yīng)的輸出,輸出1為正常區(qū)域,輸出2為病變區(qū)域,具體流程如圖8所示。

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    由于每一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都要結(jié)合自身的實際,特別是輸入層和輸出層,輸入層的個數(shù)主要是由特征值的個數(shù)決定的,輸出層個數(shù)則由需要分類的個數(shù)決定。將等灰度曲線圖像中提取出來的5個紋理特征值的均值以及標(biāo)準(zhǔn)差作為輸入,輸出則定義了一個輸出層,如果輸出為1,則為正常區(qū)域;輸出如果為2,則為病變區(qū)域。

4 實驗結(jié)果與分析

4.1 實驗方案

    假設(shè)Cn為訓(xùn)練樣本正常圖片數(shù),Cc為訓(xùn)練樣本腫瘤圖片數(shù),Tn為測試樣本正常圖片數(shù),Tc為測試樣本腫瘤圖片數(shù)。實驗步驟如下:

    (1)準(zhǔn)備200張乳腺紅外圖像作為實驗樣本圖像,其中正常乳腺的紅外圖像為100張,患者乳腺的紅外圖像為100張,實驗時,根據(jù)需要將所有圖像按不同比例分為訓(xùn)練樣本集和測試樣本集,如表3所示,每種樣本比例重復(fù)訓(xùn)練和測試20次。

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    (2)對樣本圖像進(jìn)行分塊,并分別提取其對應(yīng)的能量、對比度、相關(guān)性、熵、逆差距5個特征值的均值和特征值的標(biāo)準(zhǔn)差,保存為特征數(shù)據(jù)庫文件,并對每個分塊的類別進(jìn)行標(biāo)注,正常塊(區(qū)域)標(biāo)注為1,病變塊(區(qū)域)標(biāo)注為2。

    (3)抽取不同比例的圖像對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集,導(dǎo)入到已經(jīng)創(chuàng)建好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

    (4)除測試樣本集以外的其他圖像作為測試樣本,將測試樣本集對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)導(dǎo)入到經(jīng)過訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。

    (5)記錄BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果,每種樣本比例重復(fù)測試30次,實驗結(jié)果如圖9所示,不同訓(xùn)練樣本比例條件下的平均識別率記錄在表3中。

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4.2 結(jié)果分析

    從圖9和表3的數(shù)據(jù)分析,不同樣本比例條件下,乳腺腫瘤的正確識別率有所差別,其中第4、5、6組對應(yīng)的樣本比例訓(xùn)練效果較好,識別率可達(dá)80%以上。本方法具有成本低、便攜的特點。

5 結(jié)論

    實驗結(jié)果表明,本文所采用的灰度共生矩陣結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳腺腫瘤圖像識別方法對乳腺腫瘤病變區(qū)域具有較為良好的識別效果,可提高乳腺腫瘤早期的診斷率。

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作者信息:

聶  雄1,2,陳  華1,2,伍思霖1

(1.廣西大學(xué) 計算機與電子信息學(xué)院,廣西 南寧530004;2.廣西多媒體通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)重點實驗室,廣西 南寧530004)

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