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寬間隔二階導(dǎo)數(shù)光譜分析方法用于體內(nèi)檢測(cè)宮頸癌前病變

發(fā)布時(shí)間:2017-03-23 09:07

  本文關(guān)鍵詞:寬間隔二階導(dǎo)數(shù)光譜分析方法用于體內(nèi)檢測(cè)宮頸癌前病變,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:高光譜成像技術(shù)由于其高效準(zhǔn)確性和無(wú)創(chuàng)性的優(yōu)點(diǎn),對(duì)于改善宮頸癌前病變的檢測(cè)現(xiàn)狀具有很大的潛力。近年來(lái),高光譜成像技術(shù)的這一應(yīng)用也吸引了國(guó)內(nèi)外很多課題組對(duì)此展開(kāi)了研究。本文研究了高光譜成像技術(shù)運(yùn)用于宮頸癌前病變的體內(nèi)檢測(cè)。通過(guò)開(kāi)展嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范的臨床實(shí)驗(yàn),利用高光譜影像系統(tǒng)對(duì)整個(gè)宮頸進(jìn)行反射光成像,再運(yùn)用寬間隔的二階導(dǎo)數(shù)光譜分析方法對(duì)宮頸組織的反射光譜進(jìn)行分析處理。最后,結(jié)合最小距離圖像分割算法將整個(gè)宮頸按照病變程度劃分為正常,炎癥和高度宮頸上皮內(nèi)瘤變(CIN)三個(gè)部分,這里的高度宮頸上皮內(nèi)瘤變主要針對(duì)的是第二階段和第三階段(CIN2和CIN3)的較深度病變。具體研究?jī)?nèi)容包括: (1)本課題旨在直觀快速地獲得宮頸組織的病變情況,所以采取了對(duì)整個(gè)宮頸組織在波長(zhǎng)為600nm到800nm范圍內(nèi)成像的方法,波長(zhǎng)間隔為2nnm。在寬視場(chǎng)成像方法中,光照的不均勻性成為了不可避免的問(wèn)題。這極大地影響了研究人員觀察和獲取宮頸組織反射光譜的光譜特征。因此我們提出了采用寬間隔的二階導(dǎo)數(shù)方法對(duì)宮頸組織反射光譜進(jìn)行分析。因?yàn)閷?dǎo)數(shù)光譜有一個(gè)顯著的優(yōu)點(diǎn)就是相比于其他分析方法,它對(duì)光照的不均勻性比較不敏感。它能夠有效地優(yōu)化背景噪聲,從而更好地對(duì)光譜特征進(jìn)行匹配,提高數(shù)據(jù)之間的分離性。 (2)高光譜影像系統(tǒng)不僅笨重昂貴,而且整個(gè)成像過(guò)程比較耗時(shí)。這些不僅會(huì)阻礙這套儀器設(shè)備的推廣,而且相對(duì)耗時(shí)的高光譜成像過(guò)程有可能使影像質(zhì)量受到干擾,例如組織和相機(jī)的相對(duì)位置發(fā)生改變。因此,我們希望通過(guò)尋找有效的光譜特征來(lái)盡可能減少所使用的波段。本文中提出的寬間隔二階導(dǎo)數(shù)光譜分析方法在其計(jì)算過(guò)程中,每個(gè)特定間隔的二階導(dǎo)數(shù)值的計(jì)算僅僅需要三個(gè)特定的波長(zhǎng)。所以,我們希望能獲得一個(gè)最佳的二階導(dǎo)數(shù)值,這個(gè)導(dǎo)數(shù)值能夠快速準(zhǔn)確地將宮頸組織劃分為與活檢病理結(jié)果相符合的組織分類結(jié)果。在二階導(dǎo)數(shù)光譜分析方法的基礎(chǔ)上,實(shí)驗(yàn)中所用到的600nm到800nm的波段按照不同的波段間隔能夠組成數(shù)量龐大的波段組合。因此,我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)波段組合篩選器,對(duì)這些波段組合按照類的可分離性進(jìn)行篩選。最終獲得了能夠快速將宮頸組織準(zhǔn)確分類的三個(gè)波長(zhǎng),分別為620nm,696nm和772nm,波長(zhǎng)間隔為76nm。 (3)運(yùn)用所選擇的三個(gè)特征波長(zhǎng)(分別為620nm、696nm和772nm,波長(zhǎng)間隔為76nm)結(jié)合基于歐幾里得距離的最小距離圖像分割算法,將宮頸組織劃分為正常,炎癥和高度CIN病變?nèi)N組織類型。分類結(jié)果與活檢病理結(jié)果對(duì)照,并由病理科醫(yī)生和門診醫(yī)生進(jìn)行審查。 (4)從生物病理學(xué)角度分析所選擇的三個(gè)特征波長(zhǎng)(分別為620nm、696nm和772nm,波長(zhǎng)間隔為76nm)是如何影響宮頸組織的反射光譜。我們查找了大量現(xiàn)有的文獻(xiàn)和數(shù)據(jù),在600nm到800nm之間,對(duì)宮頸組織反射光譜隨著病變的發(fā)展而發(fā)生的變化進(jìn)行深入研究分析。通過(guò)深入地了解宮頸組織構(gòu)造和在病變過(guò)程中宮頸組織成分含量的變化,結(jié)合所選擇的特征波長(zhǎng)分析這些變化對(duì)宮頸組織整體的光譜響應(yīng)的影響。 (5)在350nm和650nmm之間對(duì)宮頸組織進(jìn)行光學(xué)建模,實(shí)現(xiàn)了宮頸組織反射光譜的快速準(zhǔn)確重構(gòu)。通過(guò)宮頸組織的光學(xué)建模研究來(lái)分析宮頸組織在其病變過(guò)程中是如何改變其整體的光學(xué)特性,通過(guò)定量的結(jié)果來(lái)理解組織的生理病變?nèi)绾斡绊懫湔w的光譜響應(yīng)。
【關(guān)鍵詞】:高光譜成像技術(shù) 寬間隔二階導(dǎo)數(shù)光譜分析法 光照不均勻性 高度宮頸上皮內(nèi)瘤變(CIN) 光學(xué)建模
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:R737.33;TP391.41
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-8
  • 目錄8-10
  • 第1章 緒論10-24
  • 1.1 引言10-11
  • 1.2 研究背景11-19
  • 1.2.1 光譜技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)工程中的應(yīng)用分類11-14
  • 1.2.2 宮頸組織介紹及其病變演進(jìn)14-15
  • 1.2.3 光譜技術(shù)運(yùn)用于宮頸組織癌前病變檢測(cè)的研究現(xiàn)狀15-19
  • 1.3 課題意義和主要研究?jī)?nèi)容19-24
  • 1.3.1 課題意義19-21
  • 1.3.2 課題主要研究?jī)?nèi)容21
  • 1.3.3 論文的結(jié)構(gòu)組織21-24
  • 第2章 高光譜影像系統(tǒng)的搭建與臨床實(shí)驗(yàn)24-30
  • 2.1 引言24
  • 2.2 高光譜相機(jī)的選擇24-27
  • 2.3 材料和方法27-28
  • 2.3.1 臨床數(shù)據(jù)采集27-28
  • 2.3.2 臨床試驗(yàn)步驟28
  • 2.4 本章小結(jié)28-30
  • 第3章 算法研究30-44
  • 3.1 引言30
  • 3.2 數(shù)據(jù)校正30-32
  • 3.3 光譜分析32-41
  • 3.4 圖像分割41-42
  • 3.5 本章小結(jié)42-44
  • 第4章 試驗(yàn)結(jié)果分析44-58
  • 4.1 引言44
  • 4.2 圖像分割結(jié)果44-46
  • 4.3 分類結(jié)果分析46-50
  • 4.4 光學(xué)建模50-56
  • 4.5 本章小結(jié)56-58
  • 第5章 工作總結(jié)與展望58-60
  • 參考文獻(xiàn)60-66
  • 致謝66-68
  • 在讀期間發(fā)表的論文68

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 趙振亮;塔西甫拉提.特依拜;孫倩;雷磊;張飛;;土壤光譜特征分析及鹽漬化信息提取——以新疆渭干河/庫(kù)車河綠洲為例[J];地理科學(xué)進(jìn)展;2014年02期

2 宋育霖;彭彥昆;郭輝;張雷蕾;趙娟;;光學(xué)擴(kuò)散特征的生鮮肉細(xì)菌總數(shù)的無(wú)損檢測(cè)方法[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年03期

3 李修華;李民贊;Won Suk Lee;Reza Ehsani;Ashish Ratn Mishra;;柑桔黃龍病的可見(jiàn)-近紅外光譜特征[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年06期

4 程術(shù)希;謝傳奇;王巧男;何勇;邵詠妮;;不同波長(zhǎng)提取方法的高光譜成像技術(shù)檢測(cè)番茄葉片早疫病的研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年05期

5 吳麗如;唐志列;吳泳波;池妍;黃敏芳;;應(yīng)用共焦空間微分顯微鏡獲取邊緣增強(qiáng)顯微圖像[J];光學(xué)學(xué)報(bào);2014年03期

6 王弘;;嘉峪關(guān)市3350例社區(qū)婦女宮頸疾病篩查情況分析[J];甘肅醫(yī)藥;2014年05期

7 陶蘭花;塔西甫拉提·特依拜;買買提·沙吾提;姜紅濤;趙振亮;;土壤氯化鈉含量高光譜估算模型研究[J];地理與地理信息科學(xué);2014年03期

8 宋革聯(lián);余俊霖;劉飛;何勇;陳丹;莫旺成;;基于高光譜成像技術(shù)的菜青蟲(chóng)生命狀態(tài)檢測(cè)研究[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年08期

9 呂建民;張家義;朱成;殷玉玲;李先江;;安徽省120922例宮頸癌篩查分析[J];安徽醫(yī)學(xué);2014年07期

10 張?bào)憷?劉飛;聶鵬程;何勇;鮑一丹;;高光譜成像技術(shù)的油菜葉片氮含量及分布快速檢測(cè)[J];光譜學(xué)與光譜分析;2014年09期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 李敬;陳浩;王遠(yuǎn);陳思;李壽濤;李世根;崔玉柱;;基于工業(yè)CT技術(shù)的結(jié)構(gòu)尺寸測(cè)量精度研究[A];第十三屆中國(guó)體視學(xué)與圖像分析學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

2 劉代志;何元磊;黃世奇;;基于地物波譜特性的高光譜圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別[A];國(guó)家安全地球物理叢書(七)——地球物理與核探測(cè)[C];2011年

3 張貝貝;何春曉;宋正波;婁廣媛;余新民;趙s,

本文編號(hào):263378


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