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盆底超聲中基于回歸模型的膀胱脫垂自動(dòng)分級(jí)

發(fā)布時(shí)間:2018-06-01 01:48

  本文選題:膀胱脫垂 + 隨機(jī)森林。 參考:《深圳大學(xué)》2017年碩士論文


【摘要】:膀胱脫垂是一種常見的女性疾病,準(zhǔn)確的膀胱脫垂分級(jí)結(jié)果對(duì)于后續(xù)治療至關(guān)重要。近年來,盆底超聲(Pelvic floor ultrasound,PFUS)作為一種新型技術(shù)應(yīng)用到膀胱脫垂疾病的診斷當(dāng)中。在臨床上,醫(yī)生需要先采集患者做Valsalva動(dòng)作時(shí)的超聲視頻,然后測(cè)量視頻中膀胱(Bladder,BL)至恥骨聯(lián)合(Symphysis pubis,SP)參考線的最大距離(Maximal descent of the bladder,MDB),以該距離作為評(píng)估膀胱脫垂的標(biāo)準(zhǔn)。然而,這個(gè)過程非常耗時(shí)同時(shí)依賴于操作者的主觀判斷。因此,本論文提出一種在超聲視頻中基于回歸模型的膀胱脫垂自動(dòng)分級(jí)框架。使用計(jì)算機(jī)自動(dòng)化膀胱脫垂分級(jí)能夠很大程度上提高臨床診斷中的效率,緩解醫(yī)生的工作壓力,為臨床醫(yī)生在處理和分析超聲圖像上節(jié)省時(shí)間。本論文中提出兩個(gè)基于回歸模型的方法用于實(shí)現(xiàn)膀胱脫垂自動(dòng)分級(jí)。首先,我們提出基于多階段回歸模型(Multi-phase regression model,MPRM)的膀胱脫垂自動(dòng)分級(jí)方法。其次,我們提出基于時(shí)空回歸模型(Spatio-temporal regression model,STRM)的膀胱脫垂自動(dòng)分級(jí)方法。我們將兩種自動(dòng)化方法的結(jié)果與三位醫(yī)生手動(dòng)標(biāo)注的結(jié)果做比較,并且取得了非常好的一致性。就我所知,本論文是在盆底超聲中膀胱脫垂分級(jí)的首次自動(dòng)化研究。在MPRM的方法中,我們將SP的下緣點(diǎn)、中軸線和BL的定位和分割作為一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)問題,監(jiān)督信息來自于醫(yī)生的手動(dòng)標(biāo)注。在第一階段,我們利用隨機(jī)森林來尋找圖像和幾何特征與三個(gè)解剖結(jié)構(gòu)距離的映射,考慮到三個(gè)解剖結(jié)構(gòu)之間的位置關(guān)系,在第二階段,我們用自動(dòng)上下文(Auto-context)的方法對(duì)特征進(jìn)行增強(qiáng)同時(shí)訓(xùn)練二階段的隨機(jī)森林回歸器。在STRM的方法中,我們同時(shí)在時(shí)域和空域提取圖像的表觀特征與上下文特征。提取不同時(shí)間點(diǎn)的特征能夠保證檢測(cè)結(jié)果在時(shí)間上的一致性。最終,我們?cè)?5例盆底超聲視頻序列中測(cè)試算法的效果。基于MPRM的方法預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率最高達(dá)到78.82%,基于STRM的方法預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率最高達(dá)到87.06%。同時(shí)我們比較了醫(yī)生標(biāo)注之間的組間差異。結(jié)果表明,我們的方法已經(jīng)達(dá)到醫(yī)生手動(dòng)標(biāo)注的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:In this paper , we put forward two methods for automatic grading of bladder prolapse based on regression model . In the first stage , we propose two methods for automatic grading of bladder prolapse based on multi - phase regression model ( MPRM ) .
【學(xué)位授予單位】:深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TB559;R694

【參考文獻(xiàn)】

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1 王慧芳;陳華;折瑞蓮;徐繁華;陳秋香;劉云平;郭娟;王詩(shī)雅;;經(jīng)會(huì)陰超聲評(píng)估前盆腔器官脫垂程度與臨床盆腔器官脫垂定量分期的相關(guān)性研究[J];中華超聲影像學(xué)雜志;2013年08期



本文編號(hào):1962402

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