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(yán)重威脅女性的生理健康和生命安全。由于乳腺癌發(fā)病機(jī)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(jiǎn)單、最可靠的檢測(cè)方法。因此,本文將對(duì)乳腺鉬靶X線攝影檢查得到的乳腺鉬靶圖像作為研究對(duì)象,對(duì)其中的病變檢測(cè)和分類進(jìn)行研究,旨在輔助醫(yī)生做出更加快速、準(zhǔn)確的診斷,這對(duì)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(yáng)性征象,但目前對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)和分類的方法大多只針對(duì)腫塊或鈣化單獨(dú)研究,沒有將二者同時(shí)考慮在內(nèi)。同時(shí),現(xiàn)有方法還存在對(duì)病變的檢測(cè)精度低、分類準(zhǔn)確率不高等問(wèn)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(lái)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(duì)乳腺鉬靶圖像中的病變進(jìn)行檢測(cè)和分類。由于臨床中乳腺病變不僅包含腫塊,同時(shí)也包含鈣化,為了提高乳腺癌篩查的準(zhǔn)確率,本文將乳腺中的腫塊和鈣化同時(shí)考慮在內(nèi)進(jìn)行檢測(cè)和分類:首先,選定深...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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(dòng)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(shí)，可以提取到輪廓、紋理等低級(jí)特征，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)加深時(shí)，所提取出來(lái)的特征所代表的含義越豐富，對(duì)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

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(biāo)檢測(cè)模型中的數(shù)據(jù)，與此同時(shí)又加入一些陰性數(shù)據(jù)，陰性數(shù)據(jù)來(lái)自DDSM，包含695個(gè)正常乳房圖像，陽(yáng)性數(shù)據(jù)來(lái)自CBIS-DDSM，包含753個(gè)鈣化病例和891個(gè)腫塊病例。本節(jié)對(duì)陰性圖像隨機(jī)截取尺寸為598×598的ROI....

圖4-1乳腺鉬靶

第四章實(shí)驗(yàn)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(cè)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(duì)FasterR-CNN目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行不同迭代次數(shù)的訓(xùn)練，使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測(cè)試，得到不同迭代次數(shù)的訓(xùn)練模型下測(cè)試集的mAP值，如圖4-2....

圖4-2不同訓(xùn)練迭代次數(shù)下測(cè)試集的mAP值

第四章實(shí)驗(yàn)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(cè)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(duì)FasterR-CNN目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行不同迭代次數(shù)的訓(xùn)練，使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測(cè)試，得到不同迭代次數(shù)的訓(xùn)練模型下測(cè)試集的mAP值，如圖4-2....

本文編號(hào)：4039399