本文關(guān)鍵詞：基于時間序列的孤立肺結(jié)節(jié)形態(tài)征象及良惡檢測

  更多相關(guān)文章： 肺結(jié)節(jié) 計算機輔助檢測 形態(tài)征象 時間序列

【摘要】：肺癌是一種常見的惡性腫瘤,由于其具有發(fā)病率過高、死亡率的增長速度過快等特點,長期以來始終對于人體的生命和健康都是一個巨大的障礙和隱患。如果能在其發(fā)病早期就得到診斷和治療,就能夠大大提高病患的存活率。肺結(jié)節(jié)是肺癌的早期表現(xiàn)形式,利用計算機輔助檢測的方法對肺結(jié)節(jié)進行早期診斷已經(jīng)逐漸成為近年來發(fā)展的熱點。本文不同以往的研究思路,研究了一種從機器學(xué)習(xí)的角度出發(fā)、利用時間序列相似性檢測算法的思想對肺結(jié)節(jié)的形態(tài)征象進行檢測和識別,并結(jié)合含有與結(jié)節(jié)良惡性相關(guān)程度最高的形態(tài)征象以及含有語義信息的其他醫(yī)學(xué)征象,對肺結(jié)節(jié)的良惡進行了檢測識別,具體的工作和取得的相應(yīng)成果有以下幾項內(nèi)容：(1)利用閾值法和區(qū)域生長法從美國公開數(shù)據(jù)庫提供的人體肺部CT原始圖像中將肺結(jié)節(jié)提取出來,并利用邊緣檢測和邊緣跟蹤算法提取出肺結(jié)節(jié)的外部形狀輪廓,即肺結(jié)節(jié)外邊緣。(2)研究以角度為橫坐標(biāo),距離為縱坐標(biāo),將肺結(jié)節(jié)的外部邊緣按照與肺結(jié)節(jié)中心點的夾角以及位置,把它展開成一條序列,并結(jié)合三次樣條插值與均勻采樣的算法把這條描述肺結(jié)節(jié)外部邊緣形狀特征的序列轉(zhuǎn)換成為一條特殊的“時間序列”。(3)針對與肺結(jié)節(jié)良惡性相關(guān)程度最高的形態(tài)征象——毛刺征和分葉征,研究了利用時間序列相似性檢測的算法對肺結(jié)節(jié)的毛刺征和分葉征分別用DTW算法和PRCD算法進行檢測,實踐結(jié)果表明,這兩種算法分類準(zhǔn)確率均在80%以上,比傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述算法有更高的準(zhǔn)確率和魯棒性。(4)研究了利用含有高層語義信息的、與肺結(jié)節(jié)良惡性相關(guān)程度較高的四個肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)征象：毛刺征、分葉征、空洞征和鈣化征對肺結(jié)節(jié)進行計算機輔助良惡診斷,以這四個醫(yī)學(xué)征象作為特征,以SVM作為分類器對其進行分類,輸出預(yù)測肺結(jié)節(jié)良惡診斷結(jié)果。理論和實驗均表明,本文的研究思路和方法為計算機輔助檢測肺結(jié)節(jié)形態(tài)特征提供了一種新的思路,經(jīng)實踐證明,利用這種方法描述肺結(jié)節(jié)形態(tài)征象比傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述方法具有更高的準(zhǔn)確率和魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：肺結(jié)節(jié) 計算機輔助檢測 形態(tài)征象 時間序列
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.7;R734.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的與意義10-11
• 1.3 研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 研究內(nèi)容和創(chuàng)新點12-15
• 1.4.1 構(gòu)建肺結(jié)節(jié)圖像提取數(shù)據(jù)庫12-13
• 1.4.2 提取肺結(jié)節(jié)形態(tài)特征13-15
• 1.4.3 肺結(jié)節(jié)“良”、“惡”分類器15
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 肺結(jié)節(jié)邊緣序列構(gòu)造17-33
• 2.1 建立數(shù)據(jù)庫17-19
• 2.2 肺結(jié)節(jié)邊緣提取19-28
• 2.2.1 區(qū)域生長算法20-22
• 2.2.2 肺結(jié)節(jié)邊緣檢測22-25
• 2.2.3 肺結(jié)節(jié)邊緣展開25-28
• 2.3 肺結(jié)節(jié)輪廓轉(zhuǎn)換為時間序列28-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第三章 基于DTW的肺結(jié)節(jié)形態(tài)征象檢測33-43
• 3.1 時間序列33-35
• 3.2 DTW(Dynamic Time Warping)動態(tài)時間歸整算法35-37
• 3.3 基于DTW的肺結(jié)節(jié)形態(tài)征象算法實驗37-41
• 3.4 本章小結(jié)41-43
• 第四章 基于遞歸圖的肺結(jié)節(jié)形態(tài)征象檢測43-53
• 4.1 遞歸圖43-44
• 4.2 Campana-Keogh(CK-1)距離算法44-46
• 4.3 KNN(k-Nearest Neighbour)算法46-48
• 4.4 基于遞歸圖的肺結(jié)節(jié)形態(tài)征象算法實驗48-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第五章 基于醫(yī)學(xué)征象的計算機輔助肺結(jié)節(jié)良惡診斷53-61
• 5.1 基于區(qū)域生長的肺結(jié)節(jié)空洞征檢測53-54
• 5.2 基于閾值的肺結(jié)節(jié)鈣化征檢測54-56
• 5.3 基于多個醫(yī)學(xué)征象的肺結(jié)節(jié)良惡檢測56-59
• 5.4 本章小結(jié)59-61
• 總結(jié)與展望61-65
• 工作總結(jié)61-62
• 未來展望62-65
• 參考文獻65-69
• 致謝69-71
• 攻讀碩士期間參與的科研項目與取得的學(xué)術(shù)成果71

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