本文關(guān)鍵詞：基于CT的肝細(xì)胞性肝癌輔助診斷系統(tǒng)中的關(guān)鍵方法研究　出處：《南陽(yáng)師范學(xué)院》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

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【摘要】：據(jù)調(diào)查研究統(tǒng)計(jì),近年來(lái)肝癌嚴(yán)重威脅著人類(lèi)的健康,其不但是主要的癌癥之一,還是致死率最高的肝臟疾病。在肝癌的類(lèi)別中肝細(xì)胞性肝癌最為嚴(yán)重。其治療效果差的主要原因是病情確診和治療的延遲,在眾多的肝細(xì)胞性肝癌普查手段中總存在著遺漏和誤診。于此,醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,它可以歸屬于數(shù)字圖像處理和模式識(shí)別的一部分,在實(shí)際的疾病普查工作中可以提供量化診斷,為醫(yī)生提供有參考性的輔助診斷依據(jù),在疾病的影像學(xué)診斷中前景廣闊,有著極其積極的意義。文章深入研究了國(guó)內(nèi)外學(xué)者在肝部疾病輔助診斷上的理論和研究方法,總結(jié)和吸收了目前圖像處理在醫(yī)學(xué)行業(yè)上應(yīng)用的模式,同時(shí)針對(duì)肝細(xì)胞性肝癌CT圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷方法進(jìn)行了學(xué)習(xí)和研究,通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)肝部CT圖像進(jìn)行了特征提取、特征選擇和分類(lèi)比對(duì),對(duì)基于CT的肝細(xì)胞性肝癌輔助診斷方法進(jìn)行了改進(jìn)。主要做的工作有以下四點(diǎn)：1.針對(duì)當(dāng)前肝部紋理特征向量的提取方法進(jìn)行了研究,不止局限于只提取以往研究提出的“影響大”的如常用的基于灰度共生矩陣的四個(gè)特征向量,而是對(duì)基于紋理的特征向量進(jìn)行了比較全面的提取,包括基于灰度直方圖的六大特征、基于灰度共生矩陣不常用的八大特征以及基于灰度行程矩陣的五大特征三大方面共提取了27個(gè)特征向量用于紋理分析；2.在特征選擇方式上,參考以往運(yùn)用較多的主成分分析,針對(duì)主成分分析提取主成分含義不明、不同個(gè)案主成分提取不同的缺憾,提出了一種改進(jìn)后的主成分分析法,在提取的特征上由原始特征的線性組合變?yōu)閷?duì)原始特征的篩選,選出具有實(shí)際意義、含義明確的原始特征向量以用于分類(lèi)器的訓(xùn)練；3.在分類(lèi)上運(yùn)用了支持向量機(jī)的方法構(gòu)造分類(lèi)器,采用全樣本、隨機(jī)抽樣和交叉驗(yàn)證的方法分別對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,并運(yùn)用同一數(shù)據(jù)源來(lái)與改進(jìn)前的研究方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比；4.構(gòu)建了可視化用戶(hù)操作界面,演示了肝細(xì)胞性肝癌輔助診斷技術(shù)日后運(yùn)用的形式。操作界面包括對(duì)CT圖片的預(yù)處理、可疑圖像區(qū)域的截取、有效特征求值和CT圖像的初步診斷等功能。在大型數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建后的未來(lái),操作界面將為醫(yī)療工作者提供更加方便快捷的服務(wù)。在實(shí)驗(yàn)結(jié)果上,文章的研究方法在肝細(xì)胞性肝癌和正常肝CT圖像的分類(lèi)上準(zhǔn)確率為92.9%,高于改進(jìn)前89.2%的準(zhǔn)確率。而研究提出的可視化操作界面也具備一定的可實(shí)現(xiàn)性,可以為醫(yī)療工作者提供可參考的量化信息,對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像輔助診斷研究有著積極的意義和推動(dòng)作用。
[Abstract]:According to the survey statistics, in recent years, liver cancer is a serious threat to human health, but not the main one of the highest death rate of cancer, or liver disease. In HCC category in hepatocellular carcinoma is the most serious. The treatment of poor effect is the main reason of delayed diagnosis and treatment, in many liver cells liver cancer census means there exist omissions and misdiagnosis. From this, the computer emerged medical image aided diagnosis technology, a part of it can be attributed to the digital image processing and pattern recognition, in the actual disease census work can provide quantitative diagnosis for doctors, provide a reference basis for auxiliary diagnosis, broad in diagnosis the prospect of disease imaging, has the extremely positive significance. This paper focuses on the theory and research methods in diagnosis of liver diseases on the summary and absorption current Application of image processing in the medical industry mode, at the same time of the study and Research on computer aided diagnosis of hepatocellular carcinoma CT images, through computer image processing technology is used to extract the feature of liver CT image, feature selection and classification on hepatocellular carcinoma diagnosis method based on improved CT. The main works are the following four points: 1. the liver texture feature vector extraction methods were studied, not limited to only extract the previous research proposed "effect" as the four feature vector based on GLCM is used, but the texture feature vector were extracted based on a more comprehensive, including six features based on gray histogram, gray level co-occurrence matrix and eight features not commonly used five features of gray run length matrix three aspects were based on The extraction of 27 feature vectors used for texture analysis; in the 2. feature selection methods, according to the former by using principal component analysis of many principal components based on principal component analysis is ambiguous, different extraction defects of different cases of principal component, puts forward a kind of improved principal component analysis method in feature extraction on linear combination from the original features into the selection of original features, which is of practical significance, the original feature vector meaning clear for classifier training; 3. in the classification by using the method of support vector machine classifier, using the full sample, random sampling method and cross validation were trained and validated on the classifier, and using the same data source and research methods improved before the experiment; 4. construct visual user interface, demonstrates the technology on hepatocellular carcinoma diagnosis after operation Use form. Interface includes pretreatment of the CT images, suspicious image region interception, effective evaluation and characteristics of CT image of the preliminary diagnosis. In the future after the construction of a large database, the operation interface will provide more convenient service for medical workers. In the experimental results, the article research methods in the classification of hepatocellular carcinoma and normal liver CT image on the accuracy rate is 92.9%, higher than the previous 89.2% accuracy improvement. And study the visual operation interface also has proposed can be realized to some extent, can provide quantitative information for reference for medical workers, which is of positive significance to research and promote the medical image aided diagnosis role.

【學(xué)位授予單位】：南陽(yáng)師范學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;R735.7;R730.44

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本文編號(hào)：1360229