【摘要】：世界范圍內(nèi),惡性腫瘤發(fā)病率逐年上升,嚴重危害患者的身心健康及生活質(zhì)量。血液中循環(huán)腫瘤細胞的檢測作為一種有效的腫瘤早期診斷方法,對惡性腫瘤的后期治療也具有重要意義。顯微圖像分析是醫(yī)學圖像處理領域重要分支,其中基于高通量顯微圖像的圖像處理和機器學習方法是目前的研究熱點。基于循環(huán)腫瘤細胞圖像的特點和目前快速發(fā)展的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法,本論文主要貢獻包括以下幾個方面:1.本文提出并設計了一種基于形態(tài)學方法定位疑似循環(huán)腫瘤細胞的系統(tǒng)。為了充分利用血液的光學結構,以十個不同的焦距掃描顯微圖像,得到十幅圖像。首先把原始圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖,進行二值化處理,接下來使用形態(tài)學方法來選擇可疑的循環(huán)腫瘤細胞區(qū)域,最后把檢測到的任何重疊區(qū)域的可疑細胞合并在一起,給出最終的可疑細胞區(qū)域。我們還評估了所有十層檢測區(qū)域的圖像質(zhì)量,以選擇最佳的層存儲在數(shù)據(jù)庫中�？梢杉毎恢煤涂梢杉毎麉^(qū)域大小等相關信息將通過系統(tǒng)存儲,以供下一步更好的用于臨床。2.本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN)的循環(huán)腫瘤細胞檢測算法。提出的CNN網(wǎng)絡結構是基于ZF網(wǎng)絡模型進行改進的,實現(xiàn)循環(huán)腫瘤細胞的分類和檢測功能,首先我們收集并整理CTCs樣本圖像數(shù)據(jù)庫,然后把全分辨率圖像劃分成2048?2048大小的樣例圖像,進一步再分割成82?82大小的圖像塊,以通過CNN分類出正負樣本,最后在經(jīng)驗豐富的醫(yī)師指導下再次進行數(shù)據(jù)標記和CTCs樣本數(shù)據(jù)庫的再建立。3.本文提出了一種基于Faster R-CNN網(wǎng)絡結構的循環(huán)腫瘤細胞檢測算法。區(qū)域建議網(wǎng)絡(Region Proposal Network,RPN)是在基礎卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之后被添加的,主要作用是做預選區(qū)域提取。其次感興趣區(qū)域(Region Of Interest,ROI)池化層將相應的預選區(qū)域的特征整合為固定長度的特征向量,然后傳遞給softmax的分類層和邊界框回歸層以獲得最終目標類別和精確的目標邊界框位置,從而實現(xiàn)對循環(huán)腫瘤細胞的精準識別和檢測。據(jù)我們所知這是第一次用在循環(huán)腫瘤細胞領域中,在循環(huán)腫瘤細胞檢測識別領域得到了極高的精度。
【圖文】：

形態(tài)學的循環(huán)腫瘤細胞檢測算架像數(shù)據(jù)集細胞圖片，是由山大二院腫瘤影像科臨床擁有眾多有經(jīng)驗的臨床醫(yī)師，且醫(yī)院為了腫瘤檢測設備，經(jīng)過長年累積，山大二院的設備是武漢YZY醫(yī)療技術有限公司開發(fā) 3.1 所示。該系統(tǒng)掃描血液樣本可以產(chǎn)生

圖 3.2 CTCs 全分辨率顯微圖像人群包括 35 名患者（9 名女性和 26 名男癌，他們于 2017 年 6 月至 12 月在山東大了他們的許可，該研究獲得了山大二院的圖像中，其中在 35 幅圖像中發(fā)現(xiàn)了 CTC觀察到 CTCs / CTM。本章整理了 88 幅含有
【學位授予單位】：濟南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R730.4;TP183;TP391.41

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