發(fā)布時(shí)間：2021-03-23 04:33

　　計(jì)算機(jī)輔助診斷和輔助決策系統(tǒng),醫(yī)學(xué)圖像處理與圖像識(shí)別是近年來的研究熱點(diǎn)。髖關(guān)節(jié)發(fā)育異常是新生兒常見骨骼類疾病之一,為了實(shí)現(xiàn)該類疾病的自動(dòng)診斷,本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于圖像處理技術(shù)的兒童髖關(guān)節(jié)發(fā)育狀況篩查輔助診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)能根據(jù)兒童髖關(guān)節(jié)超聲圖像將其自動(dòng)分為發(fā)育正常,發(fā)育不良,嚴(yán)重發(fā)育不良和脫位四種發(fā)育類型。系統(tǒng)包括五個(gè)部分,即原始圖像預(yù)處理,脫位髖關(guān)節(jié)篩查,非脫位髖關(guān)節(jié)圖像分割,特征提取,及最終診斷。首先,原始圖像預(yù)處理步驟從超聲髖關(guān)節(jié)圖像中提取出關(guān)鍵的髖臼部分圖像。其次,由于脫位類型髖關(guān)節(jié)與非脫位髖關(guān)節(jié)圖像特征明顯不同,因此采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以預(yù)處理后的髖臼部分圖像作為輸入,先篩查出脫位類型髖關(guān)節(jié)。然后,針對(duì)篩查出的非脫位類型的髖關(guān)節(jié),進(jìn)行圖像分割。圖像分割部分為系統(tǒng)的核心,針對(duì)髖關(guān)節(jié)圖像的特點(diǎn),本文在現(xiàn)有分割算法的基礎(chǔ)上,提出采用兩次分割的方法以獲得最佳圖像分割效果。在第一次分割中,采用處理亮度不均圖像的分割算法進(jìn)行分割,并將演化后的水平集函數(shù)映射為新的灰度均勻圖像,以解決超聲圖像灰度不均問題;在第二次分割中,提出在CV模型中加入形狀先驗(yàn)?zāi)芰宽?xiàng)和水平集正則項(xiàng),使CV模型中水平集函... 

【文章來源】：廈門大學(xué)福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?股骨頭覆蓋率示意圖??

圖３．２?多輸入神經(jīng)元??ｘ〇?＝?（ｒｃ？，＾，－?？?－，ｘ°ｒ）Ｔ數(shù)ａ可以是任意函數(shù)，ｕ，為連接權(quán)向量，６為偏置。凈輸入叫被在／中產(chǎn)生神經(jīng)元的標(biāo)量輸出ａｉ，ｇ卩＆??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用前需要通過訓(xùn)練對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏完成固定工作，而這種權(quán)值和偏置的調(diào)整方法稱為學(xué)習(xí)規(guī)則。點(diǎn)可將其分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)及增強(qiáng)學(xué)習(xí)。有監(jiān)督輸出與預(yù)期輸出相比較，并通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏置使得預(yù)期輸出越來越接近；無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是直接根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸入置，學(xué)會(huì)將輸入模式分為有限的類型，從而完成聚類操作；一個(gè)級(jí)別或評(píng)分，并通過評(píng)分完成對(duì)輸入序列性能測(cè)度，較為用。??

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本文編號(hào)：3095144