【摘要】：根據(jù)世界衛(wèi)生組織報告顯示,全世界因為肺炎而導(dǎo)致兒童死亡的人數(shù)相比于其他疾病導(dǎo)致兒童死亡的人數(shù)較多,因此肺炎一直被認(rèn)為是兒童病死的主要原因之一。如果不進(jìn)行及時的診斷與治療,將會對患者帶來很大的影響,甚至危及患者的生命。通過X線圖像的診斷是判斷患者是否患有肺炎的比較重要的依據(jù)之一。然而許多地區(qū)的專業(yè)的放射科醫(yī)生數(shù)量卻比較少,通過計算機(jī)的肺部X線圖像處理及其識別技術(shù)來輔助醫(yī)生診斷便有著比較重要的意義,可以幫助醫(yī)生更快速地進(jìn)行診斷,從而提高診斷效率,減少延誤診斷的情況發(fā)生。為了解決這一問題,本文對肺部X線圖像進(jìn)行了研究,并主要進(jìn)行了以下三方面的工作:肺部X線圖像的數(shù)據(jù)分析及其預(yù)處理,肺部圖像的傳統(tǒng)特征提取及其分類,肺部圖像的基于深度學(xué)習(xí)的特征提取及其分類。肺部圖像的數(shù)據(jù)分析及其預(yù)處理主要是統(tǒng)計了所有肺部圖片的基本指標(biāo),并進(jìn)行了其直方圖的計算,并根據(jù)分析之后的特點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)的預(yù)處理,對肺部圖像進(jìn)行了直方圖均衡化,從而提升了圖像的對比度,從而便于后續(xù)進(jìn)行圖像的分割操作。在圖像增強(qiáng)工作完成后,本文通過Otsu算法確定了最佳閾值對增強(qiáng)后的圖片進(jìn)行了閾值分割,從而提取到了只包含肺部區(qū)域的圖片。肺部圖像的傳統(tǒng)特征的提取及其分類則主要是提取了圖像的HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征,LBP(Local Binary Pattern)特征以及灰度共生矩陣特征。同時,本文通過多個特征的結(jié)合,形成融合特征,并采用了支持向量機(jī)和隨機(jī)森林進(jìn)行了特征分類。結(jié)果表明通過本文的特征融合的方式相對于單一特征作為分類特征來說效果較好。肺部圖像的基于深度學(xué)習(xí)的方法的特征提取及其分類則主要是通過利用遷移學(xué)習(xí)的思路,將在自然圖像中分類效果較好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遷移應(yīng)用到了本文的肺炎識別中。通過加入了特征微調(diào)層來達(dá)到遷移學(xué)習(xí)的目的,并比較了三種網(wǎng)絡(luò)的分類精度,結(jié)果發(fā)現(xiàn)GoogleNet Inceptionv3網(wǎng)絡(luò)通過本文的遷移后效果最好,并驗證了遷移后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取效果,同時為了可以更好地對所搭建的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了可解釋性分析,通過了基于類激活圖的方法和基于遮擋圖的方法對模型進(jìn)行了可解釋性分析,并對分析結(jié)果進(jìn)行了可視化。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R816.4;TP391.41

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本文編號：2726361