本文關(guān)鍵詞：基于超聲圖像的甲狀腺結(jié)節(jié)計算機(jī)輔助診斷方法研究

  更多相關(guān)文章： 超聲圖像 多普勒超聲 甲狀腺結(jié)節(jié) 邊緣檢測 特征提取

【摘要】：甲狀腺腫瘤是增長速率最快的惡性腫瘤之一,其臨床表現(xiàn)為甲狀腺結(jié)節(jié),B型超聲技術(shù)是甲狀腺結(jié)節(jié)的首選檢查方法,甲狀腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)(TI-RADS)中的超聲征象描述和定性評價方案是甲狀腺臨床醫(yī)生的重要參考標(biāo)準(zhǔn),可幫助醫(yī)生提高臨床診斷準(zhǔn)確率,但實(shí)際運(yùn)用中甲狀腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)缺乏相應(yīng)的定量分析方法,本文主要研究了甲狀腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)中超聲征象的定量描述方法和結(jié)節(jié)邊界分割方法。論文第1部分實(shí)現(xiàn)了甲狀腺結(jié)節(jié)邊緣的半自動分割。首先用雙邊濾波構(gòu)建結(jié)節(jié)的多尺度圖像,使用Canny、相位一致性和分水嶺算法分割結(jié)節(jié)邊界,通過不同的加權(quán)方式構(gòu)建合適的局部代價函數(shù),然后通過求取使用者提供的參考點(diǎn)間的最短路徑得到初步分割結(jié)果,最后通過兩步形態(tài)學(xué)操作優(yōu)化邊界。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的邊界分割算法較好的實(shí)現(xiàn)了結(jié)節(jié)邊界的分割。論文第2部分主要研究了甲狀腺結(jié)節(jié)特征提取,通過借鑒TI-RADS和臨床使用的其他特征,提取鈣化、回聲、后方回聲、邊緣、形狀等特征。具體包括：基于MSER的鈣化點(diǎn)和內(nèi)部回聲區(qū)域檢測算法,對該算法輸出的區(qū)域不能代表內(nèi)部回聲區(qū)域的案例提出了微調(diào)方案、通過最小二乘法和極坐標(biāo)變換的提取形狀的特征,如凹凸數(shù),緊致度,極坐標(biāo)描述子等、后方回聲的區(qū)域提取算法和特征提取算法、邊緣區(qū)域的特征提取算法、基于霍夫變換的儀器方位的檢測等。論文第3部分研究了甲狀腺結(jié)節(jié)彩色多普勒圖像的特征提取,具體包括基于Alder標(biāo)準(zhǔn)的血流強(qiáng)度特征提取與分級方案和血流分布的特征提取及回歸模型。論文第4部分實(shí)現(xiàn)了甲狀腺結(jié)節(jié)的分類。首先提取結(jié)節(jié)的形狀,鈣化,回聲,后方回聲衰減,邊緣,縱橫比等特征,通過特征選擇算法選出一組性能較好的特征集,通過交叉驗(yàn)證法訓(xùn)練分類器并進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文提出的特征相對于傳統(tǒng)的圖像紋理特征更適合甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像的分類。
【關(guān)鍵詞】：超聲圖像 多普勒超聲 甲狀腺結(jié)節(jié) 邊緣檢測 特征提取
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R445.1;TB559;R736.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 引言11-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3 論文主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排18-20
• 1.4 論文使用的數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)條件20-21
• 第2章 二維超聲圖像的邊界分割21-38
• 2.1 概述21-22
• 2.2 傳統(tǒng)的圖像分割技術(shù)22-26
• 2.2.1 基于閾值的圖像分割22-23
• 2.2.2 基于邊緣檢測的圖像分割23
• 2.2.3 NormalizedCut提取邊緣23-25
• 2.2.4 活動輪廓模型25-26
• 2.3 本文提出的算法26-37
• 2.3.1 雙邊濾波26-28
• 2.3.2 相位一致性28-29
• 2.3.3 分水嶺算法29-30
• 2.3.4 迪杰斯特拉算法30
• 2.3.5 算法處理過程及效果30-37
• 2.4 本章小結(jié)37-38
• 第3章 甲狀腺超聲圖像的特征提取38-56
• 3.1 引言38
• 3.2 鈣化特征提取38-43
• 3.3 形狀特征的提取43-47
• 3.4 內(nèi)部回聲的提取及特征提取47-51
• 3.5 后方回聲特征的提取51-53
• 3.6 邊緣特征的提取53-54
• 3.7 儀器的偏轉(zhuǎn)角度與結(jié)節(jié)的方位54-55
• 3.8 本章小結(jié)55-56
• 第4章 甲狀腺結(jié)節(jié)多普勒圖像的特征提取56-61
• 4.1 引言56
• 4.2 血管的檢測56-57
• 4.3 多普勒圖像的特征提取57-60
• 4.4 本章小結(jié)60-61
• 第5章 特征選擇與分類61-68
• 5.1 特征選擇61-63
• 5.2 支持向量機(jī)63-64
• 5.3 二維超聲圖像的分類器的分類64-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論與展望68-69
• 致謝69-70
• 參考文獻(xiàn)70-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表科研論文76
• 攻讀碩士期間參與科研項(xiàng)目76

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本文編號：800770