【摘要】：計(jì)算機(jī)輔助診斷(Computer-aided Diagnosis,CAD)作為一種新型診斷技術(shù),其高效、客觀的診斷結(jié)果可以幫助醫(yī)生更好的了解患者病情。為了更好的實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)輔助診斷,本文從視覺和觸覺兩個(gè)方面進(jìn)行相關(guān)研究。視覺方面主要對(duì)二維和三維醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行紋理特征分析,并根據(jù)分析結(jié)果給出診斷結(jié)果;觸覺方面主要是對(duì)圖像進(jìn)行紋理觸覺渲染,再通過力觸覺交互設(shè)備以作用力的形式展現(xiàn)虛擬物體表面的觸覺信息。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)在對(duì)二維醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別過程中針對(duì)兩種不同應(yīng)用場(chǎng)景,分別是黑色素瘤皮膚病應(yīng)用場(chǎng)景和肝臟腫瘤應(yīng)用場(chǎng)景,本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的自動(dòng)診斷框架�？蚣苤饕▓D像預(yù)處理、分割和分類三個(gè)部分,并依據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不同對(duì)這三個(gè)部分采用相應(yīng)的處理方法。在場(chǎng)景一對(duì)黑色素瘤識(shí)別中,由于圖像獲取過程中存在的光照問題,本文在預(yù)處理中加入了光照評(píng)估處理;黑色素瘤與周邊正常皮膚組織的顏色差異明顯,本文提出了基于色差的Grabcut分割方法;在場(chǎng)景二對(duì)肝臟腫瘤識(shí)別中,肝臟CT圖像主要存在椒鹽噪聲,故在預(yù)處理中加入中值濾波;考慮到每組肝臟有上百張CT圖片,本文采用U-Net自動(dòng)分割方法,高效地完成肝臟分割;考慮到二維醫(yī)學(xué)圖像主要展現(xiàn)了病變區(qū)域表面的紋理特征(Texture Feature),且不同的紋理特征能反映病變區(qū)域不同時(shí)期的病理情況,故在分類部分中對(duì)兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景均采用CNN提取圖像紋理特征,端到端地自動(dòng)完成圖像分類,實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的輔助診斷。(2)相對(duì)于二維醫(yī)學(xué)圖像,三維圖像可以展現(xiàn)更多、更全面的信息,故在對(duì)三維醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別中,本文基于改進(jìn)LBP方法對(duì)三維肝臟圖像進(jìn)行了紋理分析,完成三維肝臟腫瘤的識(shí)別。改進(jìn)LBP方法分別有網(wǎng)格LBP、VLBP和LBP-TOP。在網(wǎng)格LBP中,首先對(duì)二維肝臟CT圖像采用移動(dòng)立方塊的面繪制方法得到肝臟的三維網(wǎng)格模型,其次在三維網(wǎng)格模型上采用LBP紋理分析方法,其中根據(jù)肝臟腫瘤病變區(qū)域的特點(diǎn),在網(wǎng)格LBP方法中本文提出了新的關(guān)鍵點(diǎn)提取辦法,即提取了圖像形狀指數(shù)最高的5個(gè)點(diǎn)。VLBP和LBP-TOP是將LBP方法擴(kuò)展到動(dòng)態(tài)紋理分析,即考慮了圖像前n幀圖像和后n幀圖像的LBP特征。最后通過實(shí)驗(yàn)展現(xiàn)了三種改進(jìn)LBP方法在三維肝臟腫瘤識(shí)別方面的效果。(3)觸覺感知是人類除視覺感知以外一項(xiàng)重要信息來源,基于此,本文提出了一種增強(qiáng)紋理力計(jì)算方法,通過觸覺再現(xiàn)(Haptic Display)的形式幫助醫(yī)生進(jìn)一步了解患者的組織器官,以便對(duì)病情的進(jìn)一步分析。由于圖像像素點(diǎn)的梯度值能更好的展現(xiàn)物體表面的凹凸信息,故該方法在傳統(tǒng)紋理力的基礎(chǔ)上添加了梯度反饋力。梯度反饋力是一種當(dāng)像素點(diǎn)的梯度值達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)存在的作用力。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了增強(qiáng)紋理力較傳統(tǒng)紋理力可以提高圖像識(shí)別準(zhǔn)確率,且能使操作者有更好的沉浸感和真實(shí)感。
【圖文】：

圖 1-3 基于超聲波的觸覺再現(xiàn)裝置種 SFS(Shape from Shade)紋理觸覺再現(xiàn)方紋理圖像中各像素點(diǎn)的高度值，從而形成表，最后通過特定的交互設(shè)備將渲染時(shí)得到的像進(jìn)行三維重建，雖能展現(xiàn)物體表面的紋理基于 PDE(偏微分方程)方法的圖像觸覺再現(xiàn)特征與表面紋理特征，然后分別對(duì)兩部分進(jìn)S 技術(shù)進(jìn)行三維重建，再采用 God-object 方值計(jì)算法向力和切向力來渲染。種基于單幅圖像的觸覺再現(xiàn)方法[17]。該方法維圖像到三維觸覺表面的轉(zhuǎn)換。由于需要采

分類器的 ROC 曲線，并計(jì)算了 AUC 值，如圖 2-16 所示。從后的網(wǎng)絡(luò)分類性能優(yōu)于采用 softmax 的網(wǎng)絡(luò)。優(yōu)化算法。本節(jié)模型中采用的是 Adam 優(yōu)化算法，，而隨機(jī)梯度見的優(yōu)化算法，故比較了兩種不同優(yōu)化算法在損失函數(shù)的收示。表 2-2 分類對(duì)比實(shí)驗(yàn)方法 SE(%) SP(%) AC(%)未分割 85.33 64.52 84WT 94.29 83.33 83LBP 97.10 90.91 84SIFT 94.37 83.33 87Softmax 89.04 73.33 87本文 95.77 72.41 89
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183;R445

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