乳腺X线图像增强质量评价

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乳腺X线图像增强质量评价

详 情 说 明

乳腺X线图像增强质量评价是医学图像处理中的重要环节，直接影响诊断结果的准确性。本文介绍两种常用的客观评价方法：对比度评价和细节结构保持指标（DSM）。

对比度评价通过计算图像局部区域的灰度差异来量化增强效果。乳腺X线图像中的病灶区域通常与正常组织存在细微灰度差别，良好的增强方法应能显著提升目标区域的可视对比度。对比度值越高，通常代表增强算法对病灶的突出效果越好。

DSM（Detail Structure Metric）则关注图像细节结构的保持能力。乳腺X线图像中的微钙化点等细小结构对早期乳腺癌诊断至关重要。DSM通过分析增强前后高频分量的一致性，评估算法是否在提升对比度的同时避免了细节丢失或噪声放大。较高的DSM值表明增强方法具有更好的结构保真度。

在实际评价中，这两种指标需结合使用：对比度反映目标区域突出性，DSM确保关键诊断特征不被破坏。通过MATLAB实现时，可利用图像分块处理计算局部对比度，结合频域分析实现DSM量化，最终通过加权评分综合评估不同增强算法的优劣。