本文關(guān)鍵詞：基于虛擬膀胱鏡的腫瘤檢測和初步分期方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：膀胱腫瘤是泌尿系統(tǒng)的最常見腫瘤之一�！禖ancer FactsFigures 2014》中最新的研究結(jié)果顯示,在美國男性惡性腫瘤排行中,膀胱腫瘤的發(fā)病率和致死率分別位居第四位和第八位。在我國,其發(fā)病率位居男性常見惡性腫瘤的第八位,且近年來呈逐年上升趨勢。另外,膀胱腫瘤具有術(shù)后易復發(fā)的特點。文獻表明,大約50%的非肌層浸潤膀胱腫瘤患者會在手術(shù)后的18個月內(nèi)再次發(fā)現(xiàn)膀胱腫瘤。目前光學膀胱鏡是膀胱腫瘤檢測的金標準,但光學膀胱鏡檢測通常會導致患者的不適,甚至引起醫(yī)源性損傷。因此,尋找一種無創(chuàng)且便捷的膀胱腫瘤早期篩查和術(shù)后復查方法至關(guān)重要。近年來,隨著醫(yī)學影像技術(shù)的快速發(fā)展,虛擬膀胱鏡技術(shù)已顯示其在腫瘤檢測方面的潛力。多個臨床試驗證實,對大于5mm的腫瘤,其準確度與光學膀胱鏡相差無幾。虛擬膀胱鏡的常用影像模態(tài)有CT和MRI。相對于CT虛擬膀胱鏡,基于MRI的虛擬膀胱鏡表現(xiàn)出更多優(yōu)勢,其中尿液是天然的造影劑且沒有放射性,因而受到更多關(guān)注。基于虛擬膀胱鏡的計算機輔助檢測技術(shù)可以進一步輔助影像醫(yī)師提升檢測膀胱腫瘤的準確性和效率。在早期的研究中,膀胱壁的三維形態(tài)學特征,如膀胱壁厚度,曲度,形狀指數(shù)和彎曲度被用來檢測膀胱壁上的異常。本文中結(jié)合多種形態(tài)學特征來共同檢測膀胱腫瘤,并在此基礎(chǔ)上提出了計算機輔助診斷技術(shù),實現(xiàn)對腫瘤的分期。本研究提出了一個基于虛擬內(nèi)窺鏡計算機輔助檢測腫瘤并實現(xiàn)對腫瘤分期的框架。通過該框架,腫瘤可以被準確的檢測出來,并通過對腫瘤區(qū)域的準確提取,從而初步判斷腫瘤的分期。本文的主要工作由以下三部分構(gòu)成:(1)基于膀胱壁厚度的腫瘤檢測方法該方法通過對膀胱壁厚度進行模糊C均值(FCM)聚類,將腫瘤區(qū)域和正常膀胱壁區(qū)域分為不同的類,從而實現(xiàn)對疑似腫瘤區(qū)域的檢測和提取。仿真模型被建立起來用以驗證該方法并確定方法中所需參數(shù)。通過在仿真模型和真實病人數(shù)據(jù)中的驗證,證實了該方法的有效性。(2)基于多種形態(tài)學特征的腫瘤檢測方法本部分內(nèi)容提出了一種將多形態(tài)學特征組合起來共同檢測腫瘤的方法。膀胱壁上的多種形態(tài)學特征被提取出來,在過去采用的形態(tài)學特征的基礎(chǔ)上,文中又提出了一種新形態(tài)的形態(tài)學特征,該特征可以反映膀胱內(nèi)外壁形狀上的形似程度。通過設(shè)置合理的檢測標準和篩選方法,該特征同其余形態(tài)學特征(壁厚,形狀指數(shù),彎曲度)組合起來共同確定腫瘤疑似區(qū)域。對于數(shù)據(jù)集檢測的初步結(jié)果顯示,該方法在較高敏感度的條件下,產(chǎn)生了較少的假陽性數(shù)。(3)腫瘤區(qū)域的準確提取和初步分期方法鑒于T2WI圖像中腫瘤與膀胱壁間的灰度差異,文中提出了一種通過對疑似腫瘤區(qū)域進行灰度聚類,從而獲得準確的腫瘤區(qū)域方法,并通過計算去除腫瘤后的膀胱壁厚度,初步判斷了腫瘤對膀胱壁的浸潤程度和分期。
【關(guān)鍵詞】：虛擬膀胱鏡 形態(tài)學特征 膀胱腫瘤 腫瘤檢測 計算機輔助檢測 計算機輔助診斷
【學位授予單位】：第四軍醫(yī)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R737.14
【目錄】：

• 縮略語表5-6
• 中文摘要6-8
• 英文摘要8-11
• 前言11-15
• 文獻回顧15-23
• 一、數(shù)據(jù)的獲取和分割23-26
• 1.1 實驗對象23
• 1.2 MRI影像獲取23-24
• 1.3 膀胱內(nèi)外壁的分割24-26
• 二、基于厚度特征的膀胱腫瘤疑似區(qū)域獲取方法26-39
• 2.1 膀胱壁厚度的計算26-28
• 2.2 腫瘤疑似區(qū)域的分割28-34
• 2.2.1 傳統(tǒng)的FCM算法28-29
• 2.2.2 仿真模型的建立29-30
• 2.2.3 多分類聚類確定疑似區(qū)域30-33
• 2.2.4 算法流程33-34
• 2.3 結(jié)果與分析34-38
• 2.3.1 仿真實驗結(jié)果與分析34-36
• 2.3.2 真實數(shù)據(jù)實驗結(jié)果與分析36-38
• 2.4 小結(jié)與討論38-39
• 三、基于多特征的膀胱疑似腫瘤區(qū)域獲取方法39-49
• 3.1 膀胱壁形態(tài)學特征的提取40-44
• 3.1.1 膀胱壁厚度（Bladder Wall Thickness）40-41
• 3.1.2 形狀指數(shù)（Shape Index）41-42
• 3.1.3 彎曲度（Bent Rate）42-43
• 3.1.4 彎曲度差（Bent rate difference between two wall surfaces）43-44
• 3.2 三維疑似腫瘤區(qū)域的選取44-47
• 3.2.1 特征的標準化和篩選標準選取44-46
• 3.2.2 疑似腫瘤區(qū)域的選取46
• 3.2.3 實驗結(jié)果和討論46-47
• 3.3 小結(jié)與討論47-49
• 四、腫瘤的準確提取及初步分期49-56
• 4.1 sFCM算法49-50
• 4.2 疑似腫瘤區(qū)域的提純50-51
• 4.3 sFCM算法用于腫瘤區(qū)域的提取51-52
• 4.4 聚類結(jié)果分析與初步分期52-54
• 4.5 小結(jié)和討論54-56
• 小結(jié)56-58
• 參考文獻58-64
• 個人簡歷和研究成果64-65
• 致謝65

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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  本文關(guān)鍵詞：基于虛擬膀胱鏡的腫瘤檢測和初步分期方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：335299