【摘要】：如今肺癌已成為威脅人類健康的頭等殺手,而肺癌在起初都表現(xiàn)為結(jié)節(jié)形式,所以對肺結(jié)節(jié)的檢測變得尤為重要。在肺結(jié)節(jié)檢測中存在的主要問題是會檢出大量的假陽性,從而降低了診斷效率。針對這個(gè)問題,本文從逼近的支持向量機(jī)(Proximal Support Vector Machine,PSVM)和邏輯約束學(xué)習(xí)算法深入研究了肺結(jié)節(jié)檢測的幾種新方法,主要工作和研究成果包括:1、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于PSVM的肺結(jié)節(jié)檢測算法。先對圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域(Region Of Interest,ROI)的檢測和特征提取,選用似圓度、灰度值、緊湊度、灰度方差等特征,并計(jì)算出特征值。這些特征值作為數(shù)據(jù)應(yīng)用在肺結(jié)節(jié)檢測算法中。由于PSVM算法是把標(biāo)準(zhǔn)SVM中的不等式約束變?yōu)榈仁郊s束,解決了二次規(guī)劃問題,提高了求解效率,所以本文基于PSVM完成肺結(jié)節(jié)檢測。為了驗(yàn)證本方法的診斷精度,利用人工標(biāo)注構(gòu)造訓(xùn)練樣本,然后用五折交叉驗(yàn)證將本方法與傳統(tǒng)的基于SVM的肺結(jié)節(jié)檢測算法進(jìn)行比較。2、提出一種基于邏輯約束的肺結(jié)節(jié)檢測算法。首先挖掘了肺結(jié)節(jié)的先驗(yàn)知識,并基于本文提出的一階謂詞,給出一階謂詞邏輯表達(dá)式,用本文提出的數(shù)學(xué)公式給出邏輯約束學(xué)習(xí)框架的不等式約束,然后在訓(xùn)練樣本中利用本算法進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得到肺結(jié)節(jié)檢測模型,用于肺結(jié)節(jié)檢測。本文還將這一檢測算法與其它三種典型的檢測算法進(jìn)行性能上的比較,得出本算法不但提高了診斷精度,而且可以給出因果解釋,為進(jìn)一步更精確的檢測提供依據(jù)。3、針對上面所述的兩種檢測算法,并結(jié)合其它兩種經(jīng)典的檢測算法,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了肺結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R734.2;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2466156