本文選題：超聲圖像 + 甲狀腺結節(jié)��； 參考：《電子科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,甲狀腺結節(jié)發(fā)病率逐年上升,引起越來越多的關注。及時地診斷出甲狀腺結節(jié)的性質(zhì)對于治療方案的選擇和預后都具有重要的意義。由于具有實時性、廉價性、無損性、可重復性、靈敏度高的優(yōu)點,超聲檢查特別是常規(guī)超聲檢查成為甲狀腺結節(jié)診斷的首選影像學方法。但是由于超聲圖像往往成像質(zhì)量較低,而且甲狀腺結節(jié)的超聲表現(xiàn)復雜多樣,給甲狀腺結節(jié)的診斷帶來了很大的困難。計算機輔助診斷不但可以提高放射醫(yī)師的分析診斷效率,同時還可以提高診斷的準確性。因此,超聲甲狀腺結節(jié)計算機輔助診斷的研究日益受到大家的重視。本文主要針對超聲甲狀腺結節(jié)計算機輔助診斷的相關技術進行研究,研究內(nèi)容主要包括圖像預處理、結節(jié)分割、特征提取以及良惡性分類和分級四個部分。本文的主要貢獻如下:(1)考慮到超聲甲狀腺結節(jié)分割的復雜性,提出一種基于活動輪廓模型的半自動結節(jié)分割算法,得到了較好的分割效果。(2)在結節(jié)的特征提取方面,不僅采用了若干傳統(tǒng)的形狀特征和紋理特征,而且根據(jù)甲狀腺診斷標準中的聲像圖特征設計了若干有效的統(tǒng)計特征。(3)設計與比較了兩個甲狀腺結節(jié)良惡性分類算法�？紤]到特征的維數(shù)較高,在算法中引入了特征選擇。第一個算法采用基于過濾式特征選擇與支持向量機分類器;第二個算法采用了LASSO邏輯回歸,利用L1正則化在構建分類模型過程中實現(xiàn)特征選擇。(4)基于TI-RADS診斷標準設計了一種基于順序回歸的超聲甲狀腺結節(jié)良惡性分級算法。
[Abstract]:In recent years, the incidence of thyroid nodules has increased year by year, attracting more and more attention.The diagnosis of thyroid nodules in time is important for the choice of treatment and prognosis.Because of its advantages of real time, low cost, nondestructive, repeatability and high sensitivity, ultrasound, especially conventional ultrasound, has become the preferred imaging method for the diagnosis of thyroid nodules.However, the imaging quality of ultrasound images is often low, and the ultrasonic manifestations of thyroid nodules are complex and diverse, which brings great difficulties to the diagnosis of thyroid nodules.Computer aided diagnosis can not only improve the efficiency of radiologist's analysis and diagnosis, but also improve the accuracy of diagnosis.Therefore, more and more attention has been paid to the computer aided diagnosis of thyroid nodules.In this paper, the relevant techniques of computer-aided diagnosis of thyroid nodules with ultrasound are studied, including image preprocessing, nodule segmentation, feature extraction, classification and classification of benign and malignant thyroid nodules.The main contributions of this paper are as follows: (1) considering the complexity of ultrasonic thyroid nodule segmentation, a semi-automatic nodule segmentation algorithm based on active contour model is proposed.Not only some traditional shape features and texture features are adopted, but also some effective statistical features are designed according to the sonographic features of thyroid diagnostic criteria.) two classification algorithms for benign and malignant thyroid nodules are designed and compared.Considering the high dimension of features, feature selection is introduced into the algorithm.The first algorithm uses filter based feature selection and support vector machine classifier, the second uses LASSO logic regression.Using L1 regularization to realize feature selection in the process of constructing classification model. Based on TI-RADS diagnostic criteria, a sequential regression based classification algorithm for benign and malignant thyroid nodules was designed.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R581;R445.1;TP391.41

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