近年來(lái),隨著超聲診斷儀器的推陳出新,成像質(zhì)量越來(lái)越好,分辨效果越來(lái)越高,很多曾經(jīng)漏診的甲狀腺結(jié)節(jié)也被重現(xiàn)檢測(cè)出來(lái)了。發(fā)病率不斷升高的甲狀腺癌日益侵蝕著廣大患者的身體健康。因此,為了控制疾病的惡化,甲狀腺癌結(jié)節(jié)的良惡性鑒別成為了眼下十分有價(jià)值的研究熱點(diǎn)。如何在診斷過(guò)程中,運(yùn)用最新技術(shù)提高篩查的效率和準(zhǔn)確率,對(duì)降低醫(yī)務(wù)人員的工作強(qiáng)度,控制腫瘤惡化,提高患者的生活信心都有重大的意義。針對(duì)上述問(wèn)題,本文同四川大學(xué)華西醫(yī)院超聲科合作,基于從臨床上真實(shí)采集的超聲甲狀腺結(jié)節(jié)圖像,運(yùn)用數(shù)字圖像處理、水平集方法、集成學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí),對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)ROI分割、特征提取、疾病分類、智能診斷系統(tǒng)等方面的工作展開了一系列的研究并取得了一些小小的進(jìn)展。本文的主要完成了以下內(nèi)容:為了解決當(dāng)前市面上的標(biāo)注軟件無(wú)法滿足本課題的要求,本文自主設(shè)計(jì)編寫了一個(gè)多標(biāo)簽ROI勾畫程序。該程序能方便、準(zhǔn)確地標(biāo)注ROI區(qū)域,并且可以保存多項(xiàng)難以用計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取的聲像學(xué)特征,對(duì)后續(xù)的分類實(shí)驗(yàn)意義重大。并且該程序還支持用戶定制修改,遷移到其他標(biāo)注任務(wù)中去。在結(jié)節(jié)分割方面,為了解決醫(yī)生純手工勾畫ROI的不一致性和全自動(dòng)分割的低可靠性。... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

低亮度超聲圖片處理效果顯著可以看到，經(jīng)超聲儀器直出的超聲圖片對(duì)比度很低，細(xì)節(jié)被背景掩蓋而難以分辨

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12甲狀腺結(jié)節(jié)分割領(lǐng)域，一個(gè)病灶常常包含很多信息，既有圖像信息，比如灰度信息、紋理信息，又有臨床信息，比如結(jié)節(jié)的大孝血流強(qiáng)弱、結(jié)節(jié)囊性或?qū)嵭圆∽儯@些臨床信息需要專業(yè)的醫(yī)生進(jìn)行標(biāo)注。如何方便地在人工勾畫病灶的同時(shí)，依據(jù)診斷報(bào)告對(duì)結(jié)節(jié)進(jìn)行多標(biāo)簽的標(biāo)注，成為了亟待解決的問(wèn)題。本文基于Python，運(yùn)用Qt工具包，開發(fā)了一款針對(duì)于甲狀腺結(jié)節(jié)分割的多標(biāo)簽ROI勾畫程序，主程序設(shè)計(jì)流程圖如圖2-2所示：圖2-2多標(biāo)簽標(biāo)注主程序設(shè)計(jì)流程圖畫布子模塊的鼠標(biāo)點(diǎn)擊事件的設(shè)計(jì)流程圖如圖2-3所示：

第二章超聲甲狀腺圖像預(yù)處理和ROI分割13圖2-3畫布子模塊鼠標(biāo)事件流程圖初次打開這個(gè)程序如圖2-4所示，程序窗口左側(cè)是鼠標(biāo)畫布，用來(lái)顯示圖片，同時(shí)也是鼠標(biāo)勾畫的區(qū)域，如果沒(méi)有打開圖片，則顯示空白。圖2-4多標(biāo)簽ROI勾畫程初始界面

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]超聲引導(dǎo)下細(xì)針穿刺對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷價(jià)值及其影響因素[J]. 黃萬(wàn)澤,張哲嘉,白寧,粟敦濤,李新營(yíng).  中國(guó)普通外科雜志. 2019(11)
[2]計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷價(jià)值研究[J]. 李婷婷,盧漫,巫明鋼,王璐,魏婷,廖繼芬,鄒世彬,李妍潔.  中華醫(yī)學(xué)超聲雜志(電子版). 2019(09)
[3]深度學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)發(fā)展綜述[J]. 郭喬進(jìn),胡杰,宮世杰,梁中巖.  信息化研究. 2019(03)
[4]基于MRF和水平集的圖像分割方法[J]. 劉旋.  信陽(yáng)農(nóng)林學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(02)
[5]深圳市2001～2015年甲狀腺癌發(fā)病現(xiàn)狀和趨勢(shì)分析[J]. 雷林,尚慶剛,劉維耿,王云鋒,王一茸,彭績(jī).  中國(guó)腫瘤. 2019(07)
[6]兒童及青少年甲狀腺癌的超聲聲像分析[J]. 李素娟,鄧學(xué)東,武心萍.  中華醫(yī)學(xué)超聲雜志(電子版). 2019(03)
[7]甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲診斷及治療研究[J]. 詹燕.  臨床醫(yī)藥文獻(xiàn)電子雜志. 2019(14)
[8]2018全球癌癥統(tǒng)計(jì)報(bào)告解讀[J]. 王寧,劉碩,楊雷,張希,袁延楠,李慧超,季加孚.  腫瘤綜合治療電子雜志. 2019(01)
[9]基于局部連接度和差異度算子的水平集紋理圖像分割[J]. 周力,閔海.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2019(01)
[10]圖像理解中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 常亮,鄧小明,周明全,武仲科,袁野,楊碩,王宏安.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(09)



本文編號(hào)：3399805