【摘要】：乳腺癌是危害女性身心健康最嚴重的疾病之一。乳腺癌發(fā)病病因尚未明確,難以預(yù)防,因此乳腺癌普查成為發(fā)現(xiàn)早期乳腺癌的唯一方法。乳腺鉬靶檢查是當前公認最好的乳腺癌普查方法。乳腺鉬靶檢查可以檢查乳腺中的腫塊、鈣化灶、乳腺結(jié)構(gòu)扭曲等異常,其中腫塊和鈣化灶都是診斷乳腺癌的重要特征。通過對鈣化灶檢測的需求分析,設(shè)計實現(xiàn)了一套乳腺鉬靶片鈣化灶檢測系統(tǒng),幫助放射科醫(yī)生進行鈣化灶輔助檢測,以減輕醫(yī)生的閱片負擔�；赑ython語言,使用PyQt前端開發(fā)框架和Keras-Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架開發(fā),實現(xiàn)了乳腺鉬靶圖像加載并對位顯示、乳腺圖像放大顯示、窗寬窗位調(diào)整、乳腺鈣化灶自動檢測等功能。當下大部分檢測鈣化灶的相關(guān)研究都是基于滑動窗口的方法或分區(qū)檢測的方法,其存在檢測結(jié)果假陽性多、檢測速度慢等問題。針對以上問題,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的端到端檢測鈣化灶的訓(xùn)練方法。該方法使用U-Net網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過逐漸增大訓(xùn)練圖像的尺寸,分別學(xué)習(xí)鈣化灶的特征以及完整乳腺圖像背景的特征,訓(xùn)練出可以直接對完整大分辨率乳腺圖像進行端到端鈣化灶檢測的深度學(xué)習(xí)模型。在INbreast數(shù)據(jù)集上進行了模型的訓(xùn)練與測試。實驗結(jié)果表明,相對于ROI訓(xùn)練方法,尺寸遞增訓(xùn)練方法可以在不明顯降低召回率的情況下,大大減少檢測結(jié)果中的假陽性。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TH77;TP183;TP391.41
【圖文】：

中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 口類，重寫 paintGL 方法，將乳腺圖像繪制到 QGLWidget 窗口類的 renderText 方法將 Dicom 圖像中附帶的一些，如圖 3-1 所示。原始鉬靶圖像為 16 位灰度圖像，初始灰度范圍變換到到 0-255。原始圖像的分辨率非常大，小對圖像進行了縮小處理，通過計算顯示窗口和乳腺圖像適合的顯示圖像大小來完整顯示乳腺圖像。為了更好地對，系統(tǒng)對顯示的圖像進行了貼邊顯示處理，即將左側(cè)窗的右側(cè)邊緣，右側(cè)窗口中左乳圖像顯示在顯示窗口的左側(cè)

科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位大小，然后將 ROI 圖像從原始圖像中裁剪出GLWidget 窗口中的鼠標滾輪事件和鼠標拖Offset 偏移的控制。當鼠標滾輪滾動時會調(diào)動，當鼠標按鍵拖動時會調(diào)用 mouseMove調(diào)用 QGLWidget 窗口的 updateGL 方法刷新，顯示窗口中會在左下角繪制縮略圖來顯示如圖 3-2 所示，默認的縮略圖高度為顯示窗

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本文編號：2720722