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基于DCCNN的乳腺鉬靶圖像輔助分類系統(tǒng)的設(shè)計與研究

發(fā)布時間:2025-04-11 03:02
  隨著生活節(jié)奏和環(huán)境的不斷變化,具有高發(fā)病率和高死亡率的乳腺癌已經(jīng)成為最常見的癌癥類型,正在嚴重威脅女性的生理健康和生命安全。由于乳腺癌發(fā)病機理的不確定性使乳腺癌在發(fā)病早期很難被發(fā)現(xiàn)。乳腺鉬靶X線攝影檢查是目前乳腺癌篩查的首選影像學(xué)檢查方法,也是目前最簡單、最可靠的檢測方法。因此,本文將對乳腺鉬靶X線攝影檢查得到的乳腺鉬靶圖像作為研究對象,對其中的病變檢測和分類進行研究,旨在輔助醫(yī)生做出更加快速、準確的診斷,這對乳腺癌的早期診斷和治療具有非常重要的意義。腫塊和鈣化是乳腺鉬靶圖像的主要陽性征象,但目前對其進行檢測和分類的方法大多只針對腫塊或鈣化單獨研究,沒有將二者同時考慮在內(nèi)。同時,現(xiàn)有方法還存在對病變的檢測精度低、分類準確率不高等問題。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技術(shù)在乳腺癌診斷中的研究越來越廣泛,希望可以為他們提供客觀依據(jù)以輔助診斷,所以本文使用深度學(xué)習(xí)方法對乳腺鉬靶圖像中的病變進行檢測和分類。由于臨床中乳腺病變不僅包含腫塊,同時也包含鈣化,為了提高乳腺癌篩查的準確率,本文將乳腺中的腫塊和鈣化同時考慮在內(nèi)進行檢測和分類:首先,選定深...

【文章頁數(shù)】:79 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖3-5預(yù)處理后

圖3-5預(yù)處理后

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文34圖3-5預(yù)處理后的乳腺鉬靶圖像3.2.2腫塊和鈣化的特征提取網(wǎng)絡(luò)CNN可以自動提取乳腺鉬靶圖像中腫塊和鈣化的特征,網(wǎng)絡(luò)層數(shù)較淺時,可以提取到輪廓、紋理等低級特征,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)加深時,所提取出來的特征所代表的含義越豐富,對ROI的提取具有重要的作用。VGG....


圖3-7數(shù)據(jù)集中的5類圖像

圖3-7數(shù)據(jù)集中的5類圖像

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文383.3.1圖像預(yù)處理本節(jié)同樣采用目標檢測模型中的數(shù)據(jù),與此同時又加入一些陰性數(shù)據(jù),陰性數(shù)據(jù)來自DDSM,包含695個正常乳房圖像,陽性數(shù)據(jù)來自CBIS-DDSM,包含753個鈣化病例和891個腫塊病例。本節(jié)對陰性圖像隨機截取尺寸為598×598的ROI....


圖4-1乳腺鉬靶

圖4-1乳腺鉬靶

第四章實驗結(jié)果與分析49(a)乳腺腫塊(b)乳腺鈣化圖4-1乳腺鉬靶圖像的檢測結(jié)果(2)本節(jié)采用不同的特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),使用訓(xùn)練集對FasterR-CNN目標檢測模型進行不同迭代次數(shù)的訓(xùn)練,使用測試集對訓(xùn)練好的模型進行測試,得到不同迭代次數(shù)的訓(xùn)練模型下測試集的mAP值,如圖4-2....


圖4-2不同訓(xùn)練迭代次數(shù)下測試集的mAP值

圖4-2不同訓(xùn)練迭代次數(shù)下測試集的mAP值

第四章實驗結(jié)果與分析49(a)乳腺腫塊(b)乳腺鈣化圖4-1乳腺鉬靶圖像的檢測結(jié)果(2)本節(jié)采用不同的特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),使用訓(xùn)練集對FasterR-CNN目標檢測模型進行不同迭代次數(shù)的訓(xùn)練,使用測試集對訓(xùn)練好的模型進行測試,得到不同迭代次數(shù)的訓(xùn)練模型下測試集的mAP值,如圖4-2....



本文編號:4039399

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