【摘要】：乳腺癌是當(dāng)今女性健康的第一殺手,及時(shí)發(fā)現(xiàn)和早期治療能有效降低其發(fā)病和死亡率。目前,乳腺鉬靶X線檢查被認(rèn)為是乳腺癌早期診斷最可靠且最有效的方法,放射科醫(yī)師通過觀察乳腺X線圖像中是否存在微鈣化點(diǎn)簇來進(jìn)行判斷。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)自動(dòng)檢測乳腺X線圖像中的微鈣化點(diǎn)簇能夠有效地輔助放射科醫(yī)師提高早期乳腺癌檢測的精準(zhǔn)度及效率。當(dāng)前微鈣化點(diǎn)簇檢測方法大多基于國外非致密型乳腺X線圖像,致密型乳腺X線圖像中復(fù)雜的腺體組織使得圖像對比度變低,當(dāng)前檢測方法檢測其微鈣化點(diǎn)簇的精度還有待提高。相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine,簡稱RVM)是結(jié)合馬爾科夫性質(zhì)、貝葉斯原理、自動(dòng)相關(guān)決定先驗(yàn)和最大似然等理論的基于概率預(yù)測的稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)模型,其具有能夠提供概率性預(yù)測和任意使用核函數(shù)等優(yōu)點(diǎn)。基于此,本論文對相關(guān)向量機(jī)模型進(jìn)行改進(jìn),提出了一種基于旋轉(zhuǎn)方法的改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)模型,并將其應(yīng)用于致密型乳腺X線圖像中微鈣化點(diǎn)簇的檢測以期提高致密型乳腺X線圖像中微鈣化點(diǎn)簇的檢測精度。論文完成的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)有:(1)針對相關(guān)向量機(jī)模型訓(xùn)練過程中微鈣化點(diǎn)個(gè)數(shù)有限、易出現(xiàn)學(xué)習(xí)不充分等問題,本文提出了一種基于旋轉(zhuǎn)方法的改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)模型。該模型首先通過交叉驗(yàn)證法優(yōu)化核函數(shù)的參數(shù),然后通過分析訓(xùn)練樣本中樣本特點(diǎn),將旋轉(zhuǎn)方法應(yīng)用于相關(guān)向量,并將旋轉(zhuǎn)后相關(guān)向量加入到原有訓(xùn)練樣本中,以此增加訓(xùn)練樣本特征差異性和訓(xùn)練樣本個(gè)數(shù)。(2)針對致密型乳腺X線圖像中微鈣化點(diǎn)簇檢測精度不高的問題,本文將改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)模型應(yīng)用于致密型乳腺X線圖像微鈣化點(diǎn)簇的檢測中。首先手動(dòng)選取圖像庫中致密型乳腺X線圖像,對高通濾波等預(yù)處理增強(qiáng)后的致密型乳腺X線圖像提取特征向量并訓(xùn)練得到相關(guān)向量,然后將相關(guān)向量進(jìn)行特定旋轉(zhuǎn)變化后加入原有訓(xùn)練樣本構(gòu)成新的訓(xùn)練樣本集,接著用新訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練的改進(jìn)相關(guān)向量機(jī)模型對致密型乳腺X線圖像進(jìn)行檢測,將檢測出的微鈣化點(diǎn)進(jìn)行分簇,最后用自由響應(yīng)受試者工作特征(FROC)曲線對算法檢測性能進(jìn)行評價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的相關(guān)向量機(jī)模型能夠有效提高致密型乳腺X線圖像中微鈣化點(diǎn)簇的檢測精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R197.1;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 鄭丹;馬尚昌;趙靜;;基于空域?yàn)V波的圖像增強(qiáng)法的探討[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2017年04期

2 鄒曉輝;;基于Logistic回歸的數(shù)據(jù)分類問題研究[J];智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用;2016年06期

3 彭慶濤;吳水才;高宏建;曹紅光;;基于小波分析和灰度紋理特征的乳腺X線圖像微鈣化點(diǎn)區(qū)域的提取[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2015年05期

4 胡局新;張功杰;;基于K折交叉驗(yàn)證的選擇性集成分類算法[J];科技通報(bào);2013年12期

5 王建偉;卜文娟;;k-近鄰算法在肝癌檢測中的應(yīng)用[J];電腦知識與技術(shù);2013年34期

6 姚暢;陳后金;Yang Yong-Yi;李艷鳳;韓振中;張勝君;;基于自適應(yīng)核學(xué)習(xí)相關(guān)向量機(jī)的乳腺X線圖像微鈣化點(diǎn)簇處理方法研究[J];物理學(xué)報(bào);2013年08期

7 楊陽;張健;李愛東;;早期乳腺癌的診斷及治療進(jìn)展[J];現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)進(jìn)展;2012年31期

8 姜婷婷;李志;汪登斌;柴維敏;;MRI對X線上致密型乳腺中乳腺癌的診斷價(jià)值[J];中國醫(yī)學(xué)計(jì)算機(jī)成像雜志;2012年04期

9 關(guān)雪梅;;基于空域的圖像增強(qiáng)技術(shù)研究[J];赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年08期

10 許敏恒;林瑋;;致密型乳腺X線圖像CAD系統(tǒng)研究進(jìn)展[J];自動(dòng)化與信息工程;2007年04期

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1 李艷鳳;多視角乳腺X線圖像的乳腺癌檢測與分類方法研究[D];北京交通大學(xué);2015年

2 張勝君;基于乳腺X線圖像的乳腺癌檢測方法研究[D];北京交通大學(xué);2013年

3 李艷梅;圖像增強(qiáng)的相關(guān)技術(shù)及應(yīng)用研究[D];電子科技大學(xué);2013年

4 柳長源;相關(guān)向量機(jī)多分類算法的研究與應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2013年

5 吳冰;相關(guān)向量回歸元建模關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2011年

6 王磊;乳腺鉬靶X光片上微鈣化點(diǎn)的計(jì)算機(jī)輔助檢測技術(shù)的研究[D];浙江大學(xué);2010年

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2 彭慶濤;基于乳腺X線圖像的微鈣化點(diǎn)檢測算法研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2015年

3 王蓉;圖像增強(qiáng)算法實(shí)現(xiàn)[D];長江大學(xué);2014年

4 陳夢旭;乳腺X線圖像增強(qiáng)算法研究[D];上海交通大學(xué);2014年

5 王國才;樸素貝葉斯分類器的研究與應(yīng)用[D];重慶交通大學(xué);2010年

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本文編號：2488665