發(fā)布時間：2020-03-24 21:12

【摘要】：隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,物質條件日益優(yōu)越,人們養(yǎng)成很多不健康的生活習慣。同時也導致近年來癌癥的發(fā)病人數(shù)逐年增加,其中女性新發(fā)癌癥病例中比例最高的是乳腺癌。通常使用乳腺X影像檢測手段發(fā)現(xiàn)乳腺癌早期癥狀,是預防乳腺癌最有效的手段之一。采用計算機輔助診斷工具幫助醫(yī)生篩查乳腺癌,不但可以減輕醫(yī)生的工作壓力,還能夠降低診療過程中對醫(yī)生閱片能力的要求。乳腺腫塊檢索主要是利用乳腺X影像的形態(tài)結構特征,在影像數(shù)據(jù)庫中進行相似性搜索,尋找與待檢索影像相似的病例,從而為乳腺癌診斷提供參考依據(jù)。受基于深度哈希的圖像檢索方法的啟發(fā),結合聯(lián)合特征學習思想,充分利用圖像特征之間的相似性和差異性,本文提出了基于聯(lián)合特征學習的深度哈希乳腺影像檢索方法,主要工作如下:首先,本文提出一種基于聯(lián)合特征學習的深度哈希檢索方法。該算法針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取的正常組織影像特征和部分早期病變影像特征相似的問題,提出在特征提取階段同時學習同類特征間相似性和異類特征間差異性的方法。該算法達到增加正常組織和病變組織特征距離的目的,而且能夠解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取哈希特征的過程中同類特征聚類效果差和異類特征辨識度較低的問題。該方法得到的哈希特征與待檢索圖像之間保持原有相似關系不變,有效的提高了乳腺腫塊影像檢索精度。其次,本文提出一種基于相似差的乳腺腫塊良惡性檢索方法。該算法針對良惡性乳腺腫塊的哈希特征在漢明空間距離接近的問題,提出了使用向量范數(shù)表示特征距離,并在特征學習階段使用向量相似差來增大良惡性腫塊特征之間距離。該算法解決了向量內積不能全面表示向量之間漢明距離問題,并達到更好地區(qū)分病變性質的目的。該方法在乳腺腫塊良惡性檢索任務中表現(xiàn)良好,有效提高良惡性腫塊檢索精度。最后,本文搭建了一個面向患者診療流程的輔助影像檢索平臺。區(qū)別于大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療軟件平臺通常只具有掛號、病情監(jiān)管、醫(yī)患交流等功能,該平臺針對需要拍片確診的疾病,提供面向患者的影像檢索功能,通過檢索相似病例,幫助患者及時了解病情,解決了因患者無法準確地用語言描述真實病情,因而無法獲得專業(yè)診療意見的問題。通過該輔助影像檢索平臺的搭建,實現(xiàn)算法理論與實際應用的有效結合。實驗結果表明,本文提出的基于聯(lián)合特征學習的深度哈希乳腺腫塊檢索方法,能夠有效提高乳腺腫塊檢索任務精度,實現(xiàn)正常組織和病變組織,以及良性和惡性病變的高效檢索,為勝任臨床醫(yī)療場景中的檢索任務提供良好的理論和技術基礎。
【圖文】：

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【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R730.44;R737.9;TP391.41;TP18

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