【摘要】：世界范圍內(nèi),惡性腫瘤發(fā)病率逐年上升,嚴(yán)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(xì)胞的檢測(cè)作為一種有效的腫瘤早期診斷方法,對(duì)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(xué)圖像處理領(lǐng)域重要分支,其中基于高通量顯微圖像的圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法是目前的研究熱點(diǎn)�；谘h(huán)腫瘤細(xì)胞圖像的特點(diǎn)和目前快速發(fā)展的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,本論文主要貢獻(xiàn)包括以下幾個(gè)方面:1.本文提出并設(shè)計(jì)了一種基于形態(tài)學(xué)方法定位疑似循環(huán)腫瘤細(xì)胞的系統(tǒng)。為了充分利用血液的光學(xué)結(jié)構(gòu),以十個(gè)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(jìn)行二值化處理,接下來(lái)使用形態(tài)學(xué)方法來(lái)選擇可疑的循環(huán)腫瘤細(xì)胞區(qū)域,最后把檢測(cè)到的任何重疊區(qū)域的可疑細(xì)胞合并在一起,給出最終的可疑細(xì)胞區(qū)域。我們還評(píng)估了所有十層檢測(cè)區(qū)域的圖像質(zhì)量,以選擇最佳的層存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中�？梢杉�(xì)胞位置和可疑細(xì)胞區(qū)域大小等相關(guān)信息將通過(guò)系統(tǒng)存儲(chǔ),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(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的循環(huán)腫瘤細(xì)胞檢測(cè)算法。提出的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是基于ZF網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)的,實(shí)現(xiàn)循環(huán)腫瘤細(xì)胞的分類和檢測(cè)功能,首先我們收集并整理CTCs樣本圖像數(shù)據(jù)庫(kù),然后把全分辨率圖像劃分成2048?2048大小的樣例圖像,進(jìn)一步再分割成82?82大小的圖像塊,以通過(guò)CNN分類出正負(fù)樣本,最后在經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)師指導(dǎo)下再次進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)記和CTCs樣本數(shù)據(jù)庫(kù)的再建立。3.本文提出了一種基于Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的循環(huán)腫瘤細(xì)胞檢測(cè)算法。區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(Region Proposal Network,RPN)是在基礎(chǔ)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后被添加的,主要作用是做預(yù)選區(qū)域提取。其次感興趣區(qū)域(Region Of Interest,ROI)池化層將相應(yīng)的預(yù)選區(qū)域的特征整合為固定長(zhǎng)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(biāo)類別和精確的目標(biāo)邊界框位置,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)循環(huán)腫瘤細(xì)胞的精準(zhǔn)識(shí)別和檢測(cè)。據(jù)我們所知這是第一次用在循環(huán)腫瘤細(xì)胞領(lǐng)域中,在循環(huán)腫瘤細(xì)胞檢測(cè)識(shí)別領(lǐng)域得到了極高的精度。
【圖文】：

形態(tài)學(xué)的循環(huán)腫瘤細(xì)胞檢測(cè)算架像數(shù)據(jù)集細(xì)胞圖片，是由山大二院腫瘤影像科臨床擁有眾多有經(jīng)驗(yàn)的臨床醫(yī)師，且醫(yī)院為了腫瘤檢測(cè)設(shè)備，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)年累積，山大二院的設(shè)備是武漢YZY醫(yī)療技術(shù)有限公司開(kāi)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(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R730.4;TP183;TP391.41

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10 歐陽(yáng)s，

本文編號(hào)：2636038