本文關(guān)鍵詞：腦腫瘤MRI圖像分類(lèi)與肝病理圖像分級(jí)方法研究

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【摘要】：近代醫(yī)學(xué)的發(fā)展,一直隨著醫(yī)學(xué)診斷設(shè)備的發(fā)展而不斷進(jìn)步。輔助儀器的產(chǎn)生使得醫(yī)師診斷,從肉眼可見(jiàn)的體表傷害,到利用顯微鏡可見(jiàn)的細(xì)胞結(jié)構(gòu),再到當(dāng)代影像設(shè)備為輔助的大器官影像。輔助診斷設(shè)備不斷推動(dòng)醫(yī)學(xué)向影像、循證、量化的方向發(fā)展。1611年Kepler(克卜勒)設(shè)計(jì)出第一臺(tái)復(fù)合式顯微鏡,人們終于可以觀察細(xì)小結(jié)構(gòu)。1874年德國(guó)病理學(xué)家Virchow首次使用顯微鏡觀察進(jìn)行人體細(xì)胞的觀察,開(kāi)創(chuàng)了有創(chuàng)診斷的先河,也使得人類(lèi)醫(yī)學(xué)認(rèn)知從淺表診斷邁向了細(xì)胞病理學(xué)診斷。此外大型影像學(xué)設(shè)備也經(jīng)歷了三個(gè)里程碑式的飛躍,1895年,德國(guó)物理學(xué)家倫琴在實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)了X線(X-ray),使得人類(lèi)不再局限于有創(chuàng)的體內(nèi)檢查,讓透視檢查成為可能；1972年,Hounsfield和Cormack宣布第一臺(tái)用于顱腦檢查的CT(Computed Tomography,即電子計(jì)算機(jī)斷層掃描)誕生,通過(guò)斷層掃描的方法,我們能夠獲取更清晰的骨性結(jié)構(gòu)；2003年諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給發(fā)明了MRI (Magnetic Resonance Imaging,磁共振成像)成像技術(shù)的Lauterbur和Mansfield, MRI的出現(xiàn)讓我們能更清晰的觀察病灶三維結(jié)構(gòu)并對(duì)其進(jìn)行定位。隨著越來(lái)越多醫(yī)學(xué)圖像的產(chǎn)生,越來(lái)越精細(xì)的診斷需求,醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)不斷加重,計(jì)算機(jī)輔助診斷(Computer-aided Diagnosis, CAD)的地位也日益凸顯。通過(guò)將醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)診斷過(guò)程轉(zhuǎn)換成圖像分析算法和計(jì)算機(jī)語(yǔ)言,用自動(dòng)分析處理的方式減輕醫(yī)生工作量已變得越發(fā)重要。目前在圖像分析領(lǐng)域中,將圖像按照疾病種類(lèi)和疾病所處病理階段進(jìn)行分類(lèi)逐漸成為研究焦點(diǎn)。這是由于,圖像分類(lèi)與分割密不可分,分割通常是分類(lèi)的重要環(huán)節(jié),圖像分類(lèi)不僅能夠提供分割的中間結(jié)果以輔助醫(yī)生擴(kuò)展圖像信息。同時(shí)還能產(chǎn)生疾病標(biāo)簽,幫助醫(yī)生快速進(jìn)行疾病種類(lèi)和嚴(yán)重程度的判斷。本文針對(duì)疾病分類(lèi)進(jìn)行研究,主要關(guān)注1)MRI腦腫瘤分類(lèi)；2)肝硬化的量化分類(lèi),分別提出了改進(jìn)算法。腦腫瘤是全身腫瘤發(fā)病率最高的腫瘤形式,約占5%,在兒童腫瘤患者中,腦腫瘤占70%。同時(shí),腦腫瘤處于顱內(nèi),局部腦組織異常增生會(huì)壓迫腦內(nèi)其他組織神經(jīng),隨著腫瘤體積的不斷增大,引起腦內(nèi)水腫和積水增加,顱內(nèi)壓升高,嚴(yán)重時(shí)造成患者突然性死亡,對(duì)人類(lèi)的影響和危害極大。因此對(duì)腦腫瘤進(jìn)行及時(shí)診斷尤為重要,目前腦腫瘤的診斷由醫(yī)生根據(jù)患者自述疾病體征和病史進(jìn)行鑒別,當(dāng)懷疑有腦腫瘤風(fēng)險(xiǎn)時(shí),進(jìn)行影像學(xué)診斷。MRI由于其適用性廣、無(wú)創(chuàng)無(wú)輻射、超高的軟組織分辨率等特點(diǎn),成為腦腫瘤診斷的主要影像設(shè)備。利用MRI進(jìn)行腦腫瘤檢查,能夠及時(shí)篩查出早起病變,清晰的顯示腫瘤形態(tài),利用對(duì)腫瘤進(jìn)行類(lèi)別判斷,對(duì)前期對(duì)癥治療及治療效果追蹤都具有較好的意義。目前腦腫瘤發(fā)病率較高的三種分別是：膠質(zhì)瘤、垂體瘤、腦膜瘤,由于其形態(tài)和病因?qū)W的不同,其治療方案也有所差異,準(zhǔn)確的將其進(jìn)行腫瘤分類(lèi),是醫(yī)生制定具有針對(duì)性的精準(zhǔn)治療方案的前提。目前,腫瘤分類(lèi)通常依靠醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)分析,根據(jù)腫瘤形態(tài)、灰度、周?chē)慕M織結(jié)構(gòu)進(jìn)行判斷,此外由于不同模態(tài)的MRI圖像能夠反映腫瘤區(qū)域的不同信息,例如,T1對(duì)比度增強(qiáng)的圖像能夠反映對(duì)比度增強(qiáng)的區(qū)域,T2圖像能夠反映水腫區(qū)域,因此在醫(yī)生進(jìn)行判斷時(shí),往往要結(jié)合多種模態(tài)的腦部MRI影像作為參考,以決定最后的腫瘤分類(lèi)。這種嚴(yán)重依靠醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)及介入的分類(lèi)方式,極大的加重了醫(yī)生的診斷負(fù)擔(dān),難以滿足目前日益增多的臨床需求。因此利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行快速的腫瘤類(lèi)分類(lèi),減輕醫(yī)生工作負(fù)擔(dān)。本文意在通過(guò)大量的已有分類(lèi)標(biāo)簽的腫瘤數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)出一種自動(dòng)進(jìn)行腫瘤分類(lèi)的算法,以解放在傳統(tǒng)分類(lèi)模式中強(qiáng)烈依賴(lài)的醫(yī)生經(jīng)驗(yàn),減輕醫(yī)師的工作量。研究表明,同一種類(lèi)腦腫瘤周?chē)M織常常具有相同的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),而不同種類(lèi)腦腫瘤之間又存在著差異化的鄰近組織結(jié)構(gòu),基于此,本文提出了擴(kuò)展腫瘤區(qū)域的方法,將腫瘤的一定范圍內(nèi)的鄰域組織也劃入新的感興趣區(qū)進(jìn)行特征提取和描述。在提取包含鄰域像素信息的特征提取方式時(shí),通常采用具有對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)的方塊狀子空間,然而由于腦腫瘤的個(gè)體差異,其在外觀上的形態(tài)千差萬(wàn)別,形狀,大小及強(qiáng)度各有不同,無(wú)法滿足對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu),因此無(wú)法使用對(duì)稱(chēng)的矩形對(duì)腦腫瘤進(jìn)行分塊。同時(shí)腫瘤的形態(tài)對(duì)于其類(lèi)別的判斷具有顯著意義,因此,本文提出了將腫瘤按其形狀,根據(jù)每個(gè)特征點(diǎn)到ROI邊界的距離,將腫瘤進(jìn)行環(huán)狀分區(qū)的分塊模式。概況而言,針對(duì)MRI腦腫瘤分類(lèi),本文提出了1)將擴(kuò)展的腫瘤區(qū)域作為感興趣區(qū)；2)采用基于腫瘤形狀的環(huán)狀分區(qū)模型進(jìn)行分塊特征提取。采用灰度直方圖、灰度共生矩陣、詞袋模型的三種方式驗(yàn)證上述思想對(duì)分類(lèi)精度改善的有效性。實(shí)驗(yàn)采用233個(gè)患者,共3064張切片,包含三類(lèi)常見(jiàn)的腫瘤圖像(腦膜瘤708例,膠質(zhì)瘤1426例,垂體瘤930例)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：使用擴(kuò)展的ROI區(qū)域比將原始腫瘤區(qū)域進(jìn)行特征提取,分類(lèi)精度有明顯提高。具體來(lái)說(shuō)：直方圖的分類(lèi)準(zhǔn)確率從71.39%提高至82.31%；灰度共生矩陣的分類(lèi)準(zhǔn)確率從78.18%提高至84.75%；詞袋模型的腫瘤分類(lèi)準(zhǔn)確率也從83.54%提高到88.19%。在使用環(huán)狀分塊之后,三種方法的分類(lèi)準(zhǔn)確率進(jìn)一步提高至87.54%、89.72%、91.28%。本文的另一個(gè)工作是完成對(duì)肝硬化的量化分類(lèi),量化分類(lèi)具體來(lái)說(shuō)包括兩方面的工作：獲取肝硬化的量化幾何學(xué)參數(shù)、進(jìn)行肝硬化疾病嚴(yán)重程度的分類(lèi)。由于傳統(tǒng)病理切片在處理上需要經(jīng)過(guò)固定、染色、掃描等多次繁瑣的步驟,病情分類(lèi)由醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)給出,在整個(gè)過(guò)程中存在諸多問(wèn)題。1)切片化學(xué)染色過(guò)程中會(huì)引入光化學(xué)污染,造成疾病診斷誤的同時(shí)不利于切片標(biāo)本的二次處理和保存；2)經(jīng)染色處理的切片交由病理醫(yī)生,依靠肉眼觀察和經(jīng)驗(yàn)分析進(jìn)行疾病評(píng)分,引入了人為誤差；3)依靠醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)判斷的評(píng)分系統(tǒng),對(duì)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)性專(zhuān)業(yè)性要求極強(qiáng),加重醫(yī)生工作負(fù)擔(dān)；4)現(xiàn)有的評(píng)分指標(biāo)單一,如Ishak等,難以實(shí)現(xiàn)多種參數(shù)間的互相驗(yàn)證。因此有學(xué)者提出了量化病理學(xué),對(duì)特征結(jié)構(gòu)的幾何學(xué)數(shù)值進(jìn)行量化,以精確的量化指標(biāo)代替醫(yī)師的主觀性結(jié)構(gòu)分析。但該類(lèi)量化結(jié)果的產(chǎn)生也往往依賴(lài)于醫(yī)師手動(dòng)勾畫(huà)和測(cè)量,繁瑣的操作過(guò)程極易產(chǎn)生疲勞,造成漏診、誤診。針對(duì)肝臟病理切片的量化問(wèn)題,本文提出的算法主要包括：1)采用非線性光學(xué)二次諧波(Second Harmonic Generation, SHG)與雙光子激發(fā)熒光(Two-Photon Excitation Fluorescence, TPEF)顯微成像系統(tǒng),獲取非染色、高分辨率的肝臟切片圖像。該種切片處理方式避免了傳統(tǒng)的染色獲取切片中,可能存在的化學(xué)污染和染色誤差；2)使用自動(dòng)分割算法,用加權(quán)中值濾波器去除圖像噪聲,灰度歸一化抑制成像時(shí)不同亮度帶來(lái)的影響、高斯函數(shù)逼近灰度直方圖進(jìn)行閾值分割、多點(diǎn)種子點(diǎn)區(qū)域增長(zhǎng)等算法。先后將圖像按照診斷所需的病理結(jié)果分割成：血管、纖維、肝結(jié)節(jié)、輸出分割后的圖像,以擴(kuò)展醫(yī)學(xué)影像信息；3)將分割出的不同組織學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行量化以獲取其幾何參數(shù),作為輔助診斷的客觀信息,如：面積、直徑、厚度、百分?jǐn)?shù)等。輸出精確的數(shù)值量化結(jié)果,供醫(yī)生參考；此外,利用所獲取的特征參數(shù)建立qCP-index,自動(dòng)進(jìn)行疾病分類(lèi),讓醫(yī)生獲得對(duì)疾病嚴(yán)重程度的客觀指數(shù)。文中所述方法首先在動(dòng)物模型上進(jìn)行驗(yàn)證,使用處于肝硬化階段的175個(gè)大鼠樣本進(jìn)行定量分析,利用soft-max回歸分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練和分類(lèi),其預(yù)測(cè)分期結(jié)果和醫(yī)生臨床診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)91.3%。收集整理臨床病理樣本105例(F4 39例、F5 39例、F6 27例),使用文中所述方法進(jìn)行量化,將特征值建立起qCP-index索引,與3位權(quán)威的病理醫(yī)師打分進(jìn)行對(duì)應(yīng),準(zhǔn)確率達(dá)到83.4%,表明該量化分類(lèi)算法具有輔助臨床診斷的意義。
【關(guān)鍵詞】：分類(lèi) MRI腦腫瘤 詞袋模型 肝硬化 量化
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R739.41;R445.2
【目錄】：

• 摘要3-8
• ABSTRACT8-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 引言15
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
• 1.2.1 腦腫瘤MRI圖像分類(lèi)現(xiàn)狀17-18
• 1.2.2 肝病理圖像分級(jí)現(xiàn)狀18-19
• 1.3 本文主要工作內(nèi)容19-20
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)20-21
• 第二章 基于擴(kuò)展腫瘤區(qū)域和環(huán)狀分塊的MRI腦腫瘤分類(lèi)21-33
• 2.1 核磁共振成像原理21-22
• 2.2 圖像數(shù)據(jù)22-23
• 2.3 腫瘤區(qū)域擴(kuò)展及分區(qū)23-24
• 2.4 詞袋模型24-26
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果26-32
• 2.5.1 擴(kuò)展腫瘤半徑對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響27-29
• 2.5.2 環(huán)形子塊對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響29-31
• 2.5.3 特征提取參數(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響31-32
• 2.5.4 分類(lèi)器對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響32
• 2.6 本章小結(jié)32-33
• 第三章 肝病理圖像量化分級(jí)33-53
• 3.1 肝病分期的意義及現(xiàn)狀33-36
• 3.2 圖像數(shù)據(jù)36-39
• 3.2.1 SHG-TPEF成像36-38
• 3.2.2 圖像數(shù)據(jù)38-39
• 3.3 肝病理切片量化分級(jí)算法39-48
• 3.3.1 匯管區(qū)分割與量化41-42
• 3.3.2 肝結(jié)節(jié)分割與量化42-47
• 3.3.3 纖維量化47-48
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-52
• 3.4.1 圖像分割結(jié)果48-49
• 3.4.2 量化統(tǒng)計(jì)結(jié)果49-52
• 3.5 本章小結(jié)52-53
• 第四章 總結(jié)與展望53-56
• 4.1 工作總結(jié)53-54
• 4.2 工作展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-63
• 附錄63-65
• 碩士期間研究成果65-66
• 致謝66-67

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 侯學(xué)文;3D-ASL磁共振灌注技術(shù)在腦腫瘤的應(yīng)用研究[D];山西醫(yī)科大學(xué);2016年

2 黃唯;腦腫瘤MRI圖像分類(lèi)與肝病理圖像分級(jí)方法研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2016年

3 黃若菡;腦腫瘤的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)[D];電子科技大學(xué);2016年

4 常勇;腦腫瘤與使用手機(jī)的系統(tǒng)評(píng)價(jià)[D];武漢科技大學(xué);2012年

5 顧紅梅;腦腫瘤的氫質(zhì)子磁共振波譜研究[D];蘇州大學(xué);2003年

6 孫華;常見(jiàn)腦腫瘤住院患者主要照顧者負(fù)擔(dān)的調(diào)查及其相關(guān)因素分析[D];山西醫(yī)科大學(xué);2013年

7 滕宏偉;腦腫瘤氫質(zhì)子磁共振波譜的臨床應(yīng)用研究[D];南通大學(xué);2008年

8 薛道金;益氣活血法治療腦腫瘤術(shù)后胃腸功能恢復(fù)的臨床研究[D];廣州中醫(yī)藥大學(xué);2012年

9 李洛;彌散張量成像在深部腦腫瘤術(shù)前評(píng)估的應(yīng)用研究[D];南昌大學(xué);2009年

10 陳崛飛;人腦腫瘤中四種癌—睪丸抗原的表達(dá)及其臨床意義分析[D];廣西醫(yī)科大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：827557