在當(dāng)今時代,腦疾病對人類的健康生活,影響越發(fā)嚴(yán)重,這使得及早發(fā)現(xiàn)病情并診斷治療成為當(dāng)下醫(yī)學(xué)研究的重點課題。為了規(guī)避人工閱片,大夫由于疲勞,經(jīng)驗不足帶來的主觀上的錯誤,計算機輔助診斷技術(shù)成為了當(dāng)今時代醫(yī)學(xué)發(fā)展的趨勢,能夠輔助大夫?qū)δX疾病患者進行更好更準(zhǔn)確地判斷和治療。本文旨在借助計算機輔助診斷技術(shù)對健康腦與病腦進行自動分類。使用醫(yī)學(xué)腦部核磁共振圖像,首先采用對比度限制自適應(yīng)直方圖均衡化算法增強腦圖像使得圖像紋理特征更加明顯,更加凸顯病灶區(qū)域。然后對腦圖像進行小波分解,在此基礎(chǔ)上提取圖像的紋理特征,并與形狀特征相結(jié)合對腦圖像進行特征識別。為了加快小波變換的速度,擬用提升哈爾(Harr)小波變換分解腦圖像;通過對提取的多個紋理特征進行比對分類效果,選定峰度用作識別的紋理特征,然后結(jié)合圖像形狀特征Hu不變矩作為識別總特征。最后,選擇RBF核支持向量機對腦圖像進行分類,并提出了一種基于網(wǎng)格搜索與和聲搜索聯(lián)合優(yōu)化支持向量機參數(shù)的方案,得到了較高的分類精度。經(jīng)五折交叉驗證后,與幾種常用的病腦檢測算法進行了對比實驗,實驗結(jié)果表明,本文算法識別率較高。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過調(diào)整卷積層和池化層中的參數(shù)來自動提取圖像特征的特性,比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)需要人為提取特征更有優(yōu)越性。為了更進一步提高病腦檢測的準(zhǔn)確率,本文采用GoogLeNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練分類,考慮到腦圖像樣本數(shù)目有限,提出了一種基于GoogLeNet與遷移學(xué)習(xí)的病腦檢測方案,實驗結(jié)果表明,較傳統(tǒng)支持向量機分類,深度學(xué)習(xí)的方法更為有效,分類精度達(dá)到了100%。
【學(xué)位單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：R742;R445.2;TP391.41
【部分圖文】：

第2章醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)12由此類推，在空間維數(shù)更多的情況下，這樣的線性函數(shù)便用超平面來表征。如下圖2.1所示。給出訓(xùn)練樣本集D=(1,1),(2,2),(,)，其中∈{1,+1}，分類學(xué)習(xí)的最基本的思路就是為訓(xùn)練樣本集D在該樣本空間中找到這個可被正確劃分的超平面，進而把不同的樣本正確歸類。劃分超平面的線性方程：+=0圖2.1支持向量與間隔W是法向量，代表超平面的方向，b是位移量，決定超平面與原點的距離。使用簡單的數(shù)學(xué)知識，可以求得間隔為γ=2‖‖，SVM的思想是使得間隔最大化，顯然，最大化2‖‖相當(dāng)于最小化‖‖，為了計算方便，將公式轉(zhuǎn)化成如下公式，它即為支持向量機的基本型：min12‖‖2s.t.(+)≥+1該基本型是一個凸二次規(guī)劃問題，可以采用拉格朗日乘子法和標(biāo)準(zhǔn)二次規(guī)劃技術(shù)和程序[36][37]，對其對偶問題求解。二、線性不可分支持向量機對于本文的病腦與健康腦的分類問題，上述線性可分支持向量機并不能很好的解決，而使用非線性模型才能更準(zhǔn)確地歸類。對線性不可分腦樣本進行劃分時，第一步，對樣本空間進行映射，即通過使用非線性變換，使得映射到高維空間后的樣本線性可分。第二步，實現(xiàn)結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化，即通過尋找最優(yōu)分界面進行樣本分類。當(dāng)兩類樣本可分時，可以不用映（2-1）（2-2）（2-3）

第3章基于SVM的病腦檢測17通過上面11張病腦圖片與健康腦圖片對比，可以發(fā)現(xiàn)病腦與健康腦在中心區(qū)域紋理特征有明顯差異，呈不規(guī)則變化。3.2算法實現(xiàn)流程算法實現(xiàn)的技術(shù)路線如下：第一步：使用對比度限制自適應(yīng)直方圖均衡化算法（CLAHE）將獲得的腦圖像進行增強預(yù)處理，以突出病變區(qū)域。第二步：采用提升haar小波變換，并對得到的高低頻子帶圖像進行特征提齲第三步：將腦圖像分為訓(xùn)練集與測試集兩部分，其中訓(xùn)練集送入核支持向量機進行訓(xùn)練獲得模型。第四步：將得到的訓(xùn)練模型用于輸入的測試集分類，輸出分類結(jié)果。具體算法流程圖如下圖3.2所示：圖3.2算法流程圖3.3圖像預(yù)處理3.3.1實驗平臺本文的實驗研究平臺是MatlabR2019a，使用了Libsvm3.23工具箱。Matlab矩陣實驗室對數(shù)據(jù)的分析非常專業(yè)，并配置了許多的科學(xué)工具箱。Matlab具有編程簡單，使用方便；其函數(shù)庫可以任意增加拓展；語言簡單，內(nèi)容豐富；便捷而又完善的的圖形處理功能，簡便的繪圖功能及大量的工具箱為用戶提供了方便。本實驗基于CPU為IntelCOREi5-337u，1.8GHZ，4GBRAM，win1064位操作系統(tǒng)。訓(xùn)練提升haar小波變換測試集腦圖像MRI腦圖像特征提取核支持向量機正常腦或病腦輸出圖像預(yù)處理

第3章基于SVM的病腦檢測183.3.2圖像增強本文為了改善圖像質(zhì)量，增強圖像對比度，選擇了對比度限制自適應(yīng)直方圖均衡化算法（CLAHE）[39].它是自適應(yīng)直方圖均衡（AHE）的一種變體，首先計算以每個像素為中心的上下文區(qū)域中的一個直方圖的灰度值，然后，根據(jù)其局部直方圖的像素強度等級分配像素強度值。與AHE不同，CLAHE具有防止過度增強噪音和減少邊緣陰影效應(yīng)的好處。因此本文采用對比度限制自適應(yīng)直方圖算法增強每個圖像的對比度。其中對腦膜瘤圖像進行增強結(jié)果如下圖3.3所示：圖3.3腦膜瘤圖像均衡化及其自適應(yīng)直方圖由圖3可見對肉瘤圖像采用CLAHE算法增強，圖像病灶區(qū)域的對比度比原圖增強，紋理特征更明顯，更好地凸顯了病灶區(qū)域。3.4特征提取使用離散小波變換(DWT)[40]提取特征的優(yōu)點是：（1）可以降低小波系數(shù)的維數(shù)，自主選擇分解級數(shù)，以獲得較小的特征向量。（2）在DWT基礎(chǔ)上提取圖像的特征向量可以更有利于將醫(yī)學(xué)MRI腦圖像分為正常和異常兩類[41][42]。陸思源[17]在論文中經(jīng)過實驗對比證實，Haar小波在病腦檢測中的表現(xiàn)較其他小波更好。由此本文對Haar小波采用提升方案，這樣能進一步提升特征提取算法的計算速度。
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

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本文編號：2892161