發(fā)布時(shí)間：2020-04-03 01:27

【摘要】：計(jì)算機(jī)技術(shù)輔助病腦檢測是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問題,該問題的解決對于腦疾病預(yù)防和治療具有顯而易見的有益作用。本文以磁共振腦圖像為實(shí)驗(yàn)對象,研究計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)療檢測方法對健康腦圖像和多種病腦圖像的有效分類。該方法是一種為了提升腦圖像分類性能的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能分類方法,主要針對傳統(tǒng)技術(shù)的缺點(diǎn)來提出的,如手工分類存在時(shí)間代價(jià)高和經(jīng)驗(yàn)影響大的問題;傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類存在易陷入局部最優(yōu)和性能不高的問題。首先,本文從哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院網(wǎng)站上獲取61張人腦磁共振數(shù)據(jù),采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)將數(shù)據(jù)集擴(kuò)增至732張,并對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取與選擇。采用離散小波變換(Discrete Wavelet Transform,DWT)和小波熵(Wavelet Entropy,WE)的方法提取腦圖像的多尺度特征,將提取腦圖像的7個(gè)特征輸入到單一隱藏層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分類訓(xùn)練。其次,為了避免在訓(xùn)練過程中網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)解本文提出了以下三種方法:一是考慮到粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有精度高、收斂快和較強(qiáng)的歷史信息記憶能力的優(yōu)勢,提出粒子群算法確定網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置;二是考慮到生物地理學(xué)優(yōu)化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)具有良好遷移機(jī)制和較強(qiáng)搜索能力的優(yōu)勢,提出生物地理學(xué)算法確定網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置;三是提出粒子群優(yōu)化和生物地理學(xué)融合算法確定網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置,進(jìn)一步提升最終的分類效果。最后,在相同腦圖像數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證所采用方法的可行性和有效性。通過將PSO+BBO-BPNN與PSO-BPNN、BBO-BPNN等方法進(jìn)行病腦分類準(zhǔn)確率的對比證明本文采用的方法在磁共振腦圖像分類中具有相對優(yōu)越性。實(shí)驗(yàn)過程中采用10折交叉驗(yàn)證方法防止出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,“WE+PSO+BBO-BPNN”對病腦圖像平均識別率達(dá)到83.16%,平均分類時(shí)間為43.68s。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文研究腦圖像分類的方法在保證檢測性能的同時(shí),提高分類運(yùn)行效率。
【圖文】：

５類病腦樣本分別為：阿爾茨海默病、膠質(zhì)瘤、亨廷頓病、肉瘤和腦膜瘤。同時(shí)，逡逑本文所采用的研宄樣本都進(jìn)行了圖像配準(zhǔn)處理，圖像尺寸均為２５６ｘ２５６像素，圖逡逑２－１中列舉了部分磁共振腦圖像樣本，圖２－１邋（ａ）、圖２－１邋（ｂ）、圖２－１邋（ｃ）、圖２－１逡逑（ｄ）、圖２－１邋（ｅ）和圖２－１邋（ｆ）分別對應(yīng)于上述６類腦圖像。逡逑姞＿逡逑（ａ）正常邐（ｂ）阿爾茨海默病邐（ｃ）膠質(zhì)瘤逡逑（ｄ）亨廷頓病邐（ｅ）肉瘤邐（ｆ）腦膜瘤逡逑圖２－〗腦圖像樣本逡逑關(guān)于圖２－１邋（ｂ）阿爾茨海默病，其又被稱為老年癡呆癥，高發(fā)人群為老年人。逡逑該病癥的具體臨床表現(xiàn)為記憶障礙，患有此病的老年人分不清周圍的親朋好友同逡逑時(shí)會(huì)逐漸喪失語言表達(dá)能力，難以與他人溝通。目前該疾病還未能找到有效的解逡逑決方案，因此在早期體檢過程中能夠識別該病癥并能夠做好相應(yīng)的預(yù)防和治療措逡逑施顯得尤為重要；關(guān)于圖２－ｌ（ｃ）膠質(zhì)瘤，世界衛(wèi)生組織將其分為４級，１？２級為逡逑低級別膠質(zhì)瘤，，即分化良好的膠質(zhì)瘤，３？４級為高級別膠質(zhì)瘤，即惡性腫瘤。該逡逑７逡逑

重是通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得出的。ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中輸入層和輸出層的神經(jīng)元的個(gè)數(shù)逡逑通過具體的問題和解的數(shù)目確定，則包含三個(gè)層次的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的具體網(wǎng)逡逑絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２４。逡逑１２逡逑
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R741.044;TP391.41;TP18

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本文編號：2612733