發(fā)布時(shí)間：2020-07-12 09:33

【摘要】：隨著醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,跨學(xué)科結(jié)合的技術(shù)手段對(duì)于傳統(tǒng)的醫(yī)療技術(shù)產(chǎn)生了極大影響。由于醫(yī)療成像設(shè)備的普及,醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)量成爆發(fā)式增長(zhǎng),如何對(duì)其智能判讀以減少勞動(dòng)強(qiáng)度成為廣泛探討的問題。在眾多癌癥中,宮頸癌作為婦科高發(fā)性的惡性腫瘤,發(fā)病率及死亡率常年位居各種惡性疾病的前列,然而該病的早期發(fā)現(xiàn)及治療可以大大減少死亡率,因此對(duì)于該病的早期篩查工作非常重要,與飛速發(fā)展的人工智能手段相結(jié)合輔助宮頸癌篩查更是值得研究。傳統(tǒng)的宮頸癌篩查通過細(xì)胞學(xué)檢測(cè)方法獲取的宮頸細(xì)胞涂片,包括巴氏涂片檢測(cè)和液基細(xì)胞學(xué)涂片檢測(cè)(TCT),該方法流程復(fù)雜繁瑣,十分不利于篩查工作的進(jìn)展。近年來基于葉酸受體介導(dǎo)的宮頸特殊染色方式,借助亞甲基藍(lán)的顯色反應(yīng)來實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的篩查宮頸癌及癌前病變。本文針對(duì)亞甲基藍(lán)宮頸特殊染色液檢測(cè)圖像,設(shè)計(jì)了完整的圖像采集方式,并且制作專門數(shù)據(jù)集,提出對(duì)于宮頸癌篩查通過與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)結(jié)合的監(jiān)督學(xué)習(xí)分類算法,繞過傳統(tǒng)的TCT檢測(cè)方式,利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法提升分類效果和精度,以滿足宮頸癌疾病篩查工作的要求。本文研究并概述了機(jī)器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典算法,包括KNN最近鄰算法、貝葉斯算法、SVM支持向量機(jī)算法、集成學(xué)習(xí)算法,以及經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)方法,包括AlexNet網(wǎng)絡(luò)、SqueezeNet網(wǎng)絡(luò)、ResNet網(wǎng)絡(luò)。本文對(duì)上述算法進(jìn)行了全面的分析總結(jié),并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的方式,對(duì)每種算法進(jìn)行了參數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn),通過大量的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證每一類算法在宮頸癌篩查數(shù)據(jù)集上的分類效果,并通過多個(gè)指標(biāo)確定最適合宮頸癌篩查一體化系統(tǒng)的分類算法。在最終的測(cè)試數(shù)據(jù)上可以達(dá)到準(zhǔn)確率和召回率均達(dá)到90%以上的精度
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R737.33;TP18;TP391.41
【圖文】：

9圖 2-1 SVM 在二維平面數(shù)據(jù)劃分圖圖 2-1 中展示了兩組數(shù)據(jù)的劃分在二維平面的情況。在更高維度空間中轉(zhuǎn)化為超平面。在SVM算法中常用三種優(yōu)化算法來具體進(jìn)行操作，SVC、NuSVC、LinearSVC。SVC 和 NuSVC 是相似的方法，但是接受稍許不同的參數(shù)設(shè)置并且有不同的數(shù)學(xué)方程。SVC 給定訓(xùn)練向量 = ￠，在兩個(gè)類中，向量- , SVC求解如下原始問題： ￠w b ζ T C ini subject to ( ( ) ) ≥ ≥ = （2-2）它的雙倍是 subject to = ≤ ≤ = （2-3）式中， 是所有向量， 是上界,Q是一個(gè) n×n 階的半正定矩陣， = K 當(dāng)K = ( ) ( ) 是內(nèi)核。訓(xùn)練向量是隱式映射到一個(gè)更高維空間 的函數(shù)。決策函數(shù)為:§ ￠(∑ ( ) ) （2-4）

人工智能引導(dǎo)的宮頸癌特殊染色圖像分類算法研究耦意味著可以獨(dú)立單獨(dú)地把每個(gè)特征視為一維分布來估計(jì)。這樣解維度災(zāi)難帶來的問題[38]。貝葉斯一共有三種方法，分別是高斯樸素貝葉斯、多項(xiàng)式分布貝素貝葉斯，這三種分類方法其實(shí)就是對(duì)應(yīng)三種不同的數(shù)據(jù)分布類分布又叫正態(tài)分布，我們把一個(gè)隨機(jī)變量 X 服從數(shù)學(xué)期望為 μ、分布稱為正態(tài)分布，當(dāng)數(shù)學(xué)期望 μ=0,方差 σ=1 時(shí)稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)

使用 LRN（Local Response Normalization）和 Overlapping Pooling 等一些減少過擬合的方法。ImageNet 數(shù)據(jù)集的圖片分辨率各有不同。對(duì)圖像統(tǒng)一下采樣到 256*256 分辨率。除了把每個(gè)像素減去均值，沒有做別的預(yù)處理，采用原生 RGB 像素值作為 輸 入 。

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2751759