本文關(guān)鍵詞：基于PET-CT的孤立性肺結(jié)節(jié)診斷模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：最近十年內(nèi)肺癌在全球各個國家的病死率呈逐年遞增局勢。在早期階段診斷過程中,大量的肺部斷層掃描圖像以及醫(yī)師專業(yè)水平不同,視覺觀察結(jié)節(jié)的局限性是導(dǎo)致結(jié)節(jié)誤診和漏診率居高不下的主要原因。在肺癌計算機輔助檢測/診斷中,肺實質(zhì)的精確分割和肺結(jié)節(jié)的良惡性識別是提高肺癌治愈率的重要步驟。本文對當(dāng)前肺癌輔助診斷模型中常用的算法進行深入了解和研究,并分析了遇到的難題和現(xiàn)有方法存在的缺陷,然后針對其提出了改進方法。圍繞PET-CT影像學(xué)技術(shù)在肺癌臨床診斷過程中的發(fā)展應(yīng)用這一背景,針對孤立性肺結(jié)節(jié)診斷模型進行了研究,主要的研究工作包括以下兩個方面:1.在臨床診斷中遇到復(fù)雜型肺區(qū)和胸腔含有胸膜型結(jié)節(jié)的情況時,針對區(qū)域生長法分割肺實質(zhì)過程中,無法準(zhǔn)確包含胸膜型結(jié)節(jié)以及較好的保留肺部輪廓的邊緣信息特征的問題,本文在區(qū)域生長法進行肺實質(zhì)的初步分割的基礎(chǔ)上,設(shè)計提出基于改進滾球法的半自動的肺實質(zhì)修補方法,此方法有效的修補肺實質(zhì)輪廓缺損,提高了肺實質(zhì)分割的精確性,修補后的肺實質(zhì)接近醫(yī)師手動分割的肺實質(zhì),并良好的保留的肺輪廓邊緣信息,為后期孤立性肺結(jié)節(jié)的檢測提供重要基礎(chǔ),有效的降低輔助診斷模型的漏診率。2.在考慮分析孤立性肺結(jié)節(jié)功能影像和結(jié)構(gòu)影像的混合成像圖像視覺特征的基礎(chǔ)上,充分結(jié)合患者的臨床統(tǒng)計征象以及定期追蹤檢查征象,并且通過分析各個征象與結(jié)節(jié)良性、惡性之間的關(guān)聯(lián)性構(gòu)建一個高相關(guān)、低冗余的優(yōu)化特征子集。由于支持向量機對結(jié)節(jié)進行良惡性分類時存在大量錯分樣本集中在分類超平面附近,同時沒有充分考慮分類超平面受多個特征的影響。本文針對這些問題,在基于當(dāng)前結(jié)節(jié)良惡性分類診斷規(guī)則的基礎(chǔ)上,結(jié)合傳統(tǒng)支持向量機與K最近鄰分類算法各自特點,利用多維度的征象信息和分類不確定性樣本點與附近樣本點的相關(guān)性,構(gòu)建基于SVM-KNN的肺結(jié)節(jié)良惡性識別模型,實現(xiàn)無創(chuàng)的肺結(jié)節(jié)分類輔助診斷。通過對診斷模型性能的有效性驗證,本文方法在提高良性與惡性結(jié)節(jié)分類準(zhǔn)確率同時,降低了假陽性結(jié)節(jié)出現(xiàn)的概率,具有較高的靈敏度,對孤立性肺結(jié)節(jié)的良惡性定性問題上提供了高效、客觀、便捷的輔助手段,對臨床早期發(fā)現(xiàn)肺癌有積極作用。
【關(guān)鍵詞】：孤立性肺結(jié)節(jié) PET-CT 肺實質(zhì)分割 K最近鄰分類 支持向量機 肺結(jié)節(jié)分類
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R734.2;TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 論文研究背景與意義10-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀和存在問題12-18
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.2 存在問題17-18
• 1.3 論文的研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)18-22
• 第二章 基于改進滾球法的肺實質(zhì)分割22-44
• 2.1 引言22-23
• 2.2 基于區(qū)域生長法的肺實質(zhì)分割23-25
• 2.3 左右肺分割25-28
• 2.3.1 左右肺連接判斷25-26
• 2.3.2 左右肺分離26-28
• 2.4 肺實質(zhì)邊緣的修補28-35
• 2.4.1 邊界搜索算法提取肺部輪廓29-31
• 2.4.2 基于Douglas-Peuker算法優(yōu)化輪廓31-32
• 2.4.3 建立回歸模型得到滾球半徑32-35
• 2.5 修補方法評價指標(biāo)35-37
• 2.6 實驗結(jié)果和討論37-41
• 2.7 本章小結(jié)41-44
• 第三章 基于PET/CT的孤立性肺結(jié)節(jié)特征集構(gòu)建44-56
• 3.1 引言44
• 3.2 臨床檢測方法與病例資料44-47
• 3.3 診斷模型征象47-49
• 3.3.1 孤立性肺結(jié)節(jié)CT征象47-48
• 3.3.2 孤立性肺結(jié)節(jié)PET征象48
• 3.3.3 病例臨床統(tǒng)計征象48-49
• 3.4 特征納入及量化標(biāo)準(zhǔn)49-51
• 3.5 特征集的構(gòu)建51-53
• 3.6 本章小結(jié)53-56
• 第四章 孤立性肺結(jié)節(jié)診斷模型研究56-68
• 4.1 引言56
• 4.2 SVM-KNN肺結(jié)節(jié)分類模型構(gòu)建56-61
• 4.2.1 支持向量機原理56-57
• 4.2.2 SVM-KNN構(gòu)建原理57-59
• 4.2.3 SVM-KNN構(gòu)建59-61
• 4.3 肺結(jié)節(jié)良惡性分類模型評價標(biāo)準(zhǔn)61-63
• 4.4 診斷模型評價63-66
• 4.5 本章小結(jié)66-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-72
• 5.1 總結(jié)68-69
• 5.2 后續(xù)的工作與展望69-72
• 參考文獻72-78
• 致謝78-80
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄80

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