张承杰 厉力华

(杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院，杭州 310018)

引言

乳腺癌是全世界40岁以上女性中死亡率很高的常见癌症[1]。科学研究已多次证明，早发现、早治疗能显著降低患者死亡率和发病率[2]。在常见的成像方式中，动态对比增强磁共振成像(Dynamic contrast enhanced breast magnetic resonance imaging，DCE-MRI)在检测致密乳房中的早期癌症时表现出了较高的灵敏度[3]。因此，DCE-MRI越来越广泛的用于乳腺癌的诊断和治疗评估中。在乳腺癌的治疗评估中，通常通过比较治疗前后病灶区域的大小来评价治疗效果。然而，由于乳腺组织的复杂性、乳腺MRI图像有限的分辨率以及部分容积效应和偏场等因素的影响，乳腺MRI图像中各种组织之间的边界往往模糊不清;加上人的视觉感知等主观因素，导致放射科医生手动分割乳腺病灶不仅耗时耗力，而且分割结果往往伴有主观性。基于计算机技术的乳腺病灶分割方法不仅速度快，而且分割结果相对客观，因此在乳腺癌病灶分割中得到了广泛运用。

病灶分割作为乳腺CAD系统中的一个研究热点，许多学者做了大量工作，多种乳腺病灶分割方法已见报道[4-8]。Lucas-Quesada等提出了一种半自动的二维分割方法对病灶MRI序列图像依次单张分割[4]，但其仅限于切片图像的二维分割，没有考虑病灶的三维空间信息。Gihuijs等提出了一种基于用户选择种子点的三维容量增长乳腺病灶分割方法[5]，其分割结果对种子点的依赖性较强，一旦种子点选择不理想往往得不到令人满意的分割结果。……