本文關(guān)鍵詞：基于KNN的人體內(nèi)臟組織CT圖像識(shí)別的研究與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像科技技術(shù)的日益進(jìn)步和快速發(fā)展,尤其是包括CT之類的先進(jìn)醫(yī)學(xué)設(shè)備的引進(jìn),使得大量的人體組織CT醫(yī)學(xué)影像圖片與日俱增。這些醫(yī)學(xué)CT圖像在醫(yī)師診斷方面提供有利的參考價(jià)值的同時(shí),也給他們帶來了巨大的工作負(fù)荷。在醫(yī)學(xué)圖像的分析和處理技術(shù)方面,現(xiàn)如今都存在著較多的難關(guān)和挑戰(zhàn),大量關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,紋理特征提取技術(shù)包括灰度共生矩陣、小波變換、Gabor濾波等,分類技術(shù)包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。這些方法在一定程度上都有著各自的適用場景,且有大量的研究人員只針對人體某一個(gè)組織的CT圖像分類技術(shù)方面進(jìn)行相關(guān)研究和改進(jìn),在多個(gè)組織CT圖像研究方面較少見。因此,在以上背景下,本文針對人體內(nèi)臟組織CT圖像,包括肝臟和肺部正常和病變圖像的紋理特征提取和自動(dòng)分類技術(shù)兩方面進(jìn)行了一系列的研究。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)和研究成果有以下幾個(gè)方面:1.本文提出了金字塔小波變換—灰度共生矩陣(PWT-GLCM)兩種方法相結(jié)合的提取技術(shù)。由于灰度共生矩陣只是對圖像進(jìn)行簡單的提取,并未進(jìn)行更深層次的挖掘,因此結(jié)合金字塔小波變換對圖像進(jìn)行三層分解。第一,使用金字塔小波變換技術(shù)對簡單預(yù)處理后的醫(yī)學(xué)CT圖像進(jìn)行三個(gè)層次的分解,得到不同的子帶圖像;第二,使用灰度共生矩陣,對上一步經(jīng)過三層分解后的所有子帶圖像進(jìn)行相關(guān)參數(shù)的提取和計(jì)算,結(jié)果表明新組合的PWT-GLCM方法在數(shù)值和分類效果上優(yōu)于GLCM。2.本文提出了PCA-KNN分類模型,即使用主成分分析方法對傳統(tǒng)的K近鄰分類模型進(jìn)行改進(jìn)。由于KNN分類模型需要計(jì)算待測樣本與每個(gè)已知樣本之間的距離,在多維度的紋理特征情況下,計(jì)算量較大。結(jié)果顯示改進(jìn)后的KNN分類模型在計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度要優(yōu)于傳統(tǒng)的KNN分類模型;在一定的條件下,PCA-KNN的分類準(zhǔn)確率優(yōu)于KNN。3.本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)人體內(nèi)臟組織CT圖像分類識(shí)別系統(tǒng)的原型。該系統(tǒng)著重點(diǎn)在PWT-GLCM階段和PCA-KNN階段。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證,在紋理特征提取階段,PWT-GLCM提取的紋理特征值信息量要高于單一的GLCM;在圖像分類階段,對于相同的樣本數(shù)目,PCA-KNN分類模型的計(jì)算時(shí)間要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)的KNN分類模型,分類準(zhǔn)確率在一定的條件下優(yōu)于KNN,達(dá)到了預(yù)想的效果。
【關(guān)鍵詞】：灰度共生矩陣 金字塔小波變換 主成分分析 K近鄰分類
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;R814
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 選題的背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-13
• 1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 人體內(nèi)臟組織CT圖像處理面臨的挑戰(zhàn)12-13
• 1.3 論文內(nèi)容和結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 人體內(nèi)臟組織CT圖像紋理特征提取及分類方法15-29
• 2.1 引言15-16
• 2.2 圖像的特征描述16-17
• 2.3 紋理特征提取方法17-24
• 2.3.1 灰度共生矩陣17-19
• 2.3.2 Gabor變換19-20
• 2.3.3 小波變換20-22
• 2.3.4 局部二值模式22-24
• 2.4 圖像分類方法24-28
• 2.4.1 貝葉斯分類24-25
• 2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25-26
• 2.4.3 決策樹分類26-27
• 2.4.4 支持向量機(jī)27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 PWT-GLCM紋理特征提取及改進(jìn)的KNN分類模型29-43
• 3.1 引言29-30
• 3.2 PWT-GLCM的紋理特征提取30-32
• 3.2.1 PWT變換30-31
• 3.2.2 PWT-GLCM紋理特征提取31-32
• 3.3 KNN分類模型32-34
• 3.3.1 KNN基本原理32-33
• 3.3.2 KNN相似度函數(shù)33-34
• 3.3.3 KNN分類器的缺點(diǎn)34
• 3.4 使用主成分分析對KNN分類模型進(jìn)行改進(jìn)34-42
• 3.4.1 主成分分析的原理與方法34-38
• 3.4.2 PCA-KNN分類算法38-39
• 3.4.3 PCA-KNN算法驗(yàn)證39-41
• 3.4.4 PCA-KNN算法復(fù)雜度分析41-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 人體內(nèi)臟組織CT圖像識(shí)別系統(tǒng)原型設(shè)計(jì)43-51
• 4.1 引言43
• 4.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)43-44
• 4.3 模塊設(shè)計(jì)44-47
• 4.3.1 預(yù)處理模塊44-45
• 4.3.2 特征提取模塊45-47
• 4.3.3 圖像分類模塊47
• 4.4 評價(jià)指標(biāo)47-48
• 4.5 數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)48-50
• 4.6 本章小結(jié)50-51
• 第五章 人體內(nèi)臟組織CT圖像識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)51-71
• 5.1 CT圖像分類系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境51-52
• 5.1.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境51
• 5.1.2 數(shù)據(jù)來源51-52
• 5.2 系統(tǒng)模塊開發(fā)52-60
• 5.2.1 預(yù)處理模塊52
• 5.2.2 特征提取模塊52-55
• 5.2.3 圖像分類模塊55-60
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析60-70
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)方案60-61
• 5.3.2 結(jié)果分析61-70
• 5.4 本章小結(jié)70-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 全文總結(jié)71
• 6.2 展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-77

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：253439