本文關(guān)鍵詞：超聲彈性成像在乳腺腫瘤診斷中的應(yīng)用研究

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【摘要】：乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一,其發(fā)病率已居女性惡性腫瘤首位,并且呈逐年上升趨勢。因此,對乳腺癌的診斷和治療已經(jīng)引起了醫(yī)學(xué)界的廣泛重視。報(bào)告顯示早期乳腺癌多數(shù)是可以治愈,其五年生存率可以達(dá)到90%以上,因此早期發(fā)、早治療就顯得很必要。近年來,乳腺癌的死亡率卻有明顯的下降。原因是超聲彈性成像技術(shù)的應(yīng)用以及乳腺計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)(CAD)的介入,更加有效的發(fā)現(xiàn)潛在腫塊,大大提高乳腺疾病的診斷精度,對乳腺癌的治愈有著重大意義。本文主要研究了超聲彈性成像技術(shù)在乳腺腫瘤分類中的診斷方法。乳腺腫塊是乳腺腫瘤的重要癥狀,因此本文提取腫塊的彈性特征及紋理特征,作為判斷腫塊良惡性的重要依據(jù)。本文設(shè)計(jì)一套乳腺腫塊特征的自動(dòng)提取方法,利用支持向量機(jī)(SVM)分類器完成分類,實(shí)現(xiàn)乳腺腫塊的診斷。研究思路是:第一,獲取圖像數(shù)據(jù),并完成乳腺圖像的預(yù)處理;第二,對腫塊彈性信息進(jìn)行圖像重建;第三,運(yùn)用水平集方法實(shí)現(xiàn)腫瘤區(qū)域自動(dòng)分割;第四,實(shí)現(xiàn)腫塊特征提取,根據(jù)乳腺腫塊圖像彈性方面信息,本文提取五個(gè)彈性特征來描述腫瘤的屬性;根據(jù)乳腺腫塊的紋理特征,提取了腫塊的四個(gè)灰度共生矩陣特征;根據(jù)腫塊的形狀變化情況,提取了圓度特征;總共提取十個(gè)特征,作為腫塊分類依據(jù);第五,對SVM方法進(jìn)行研究,包括SVM的理論基礎(chǔ)、核函數(shù)的介紹,將SVM技術(shù)應(yīng)用到乳腺腫塊分類中,完成對乳腺腫塊的診斷。采用上述方法對195幅乳腺圖像進(jìn)行檢測,應(yīng)用交叉驗(yàn)證的方法對SVM進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別,使得到的SVM分類結(jié)果具有較高的可靠性,并且最終取得了有一定意義的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,為進(jìn)一步的研究奠定了較好的基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：乳腺腫瘤 計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng) 彈性特征 支持向量機(jī) 交叉驗(yàn)證
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R737.9;R445.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 課題研究的背景及意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究狀況9-11
• 1.3 本文研究內(nèi)容11-13
• 第2章 乳腺癌概況及診斷方法13-26
• 2.1 乳腺癌概況13-14
• 2.2 影像學(xué)診斷方法14-17
• 2.3 乳腺腫瘤的超聲診斷方法17-20
• 2.4 超聲彈性成像技術(shù)20-22
• 2.4.1 UE的簡介及原理20-21
• 2.4.2 UE技術(shù)在乳腺腫塊中的臨床診斷應(yīng)用21
• 2.4.3 UE技術(shù)在乳腺腫塊診斷中的前景與展望21-22
• 2.5 乳腺CAD系統(tǒng)22-24
• 2.5.1 乳腺輔助診斷系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀22-23
• 2.5.2 乳腺CAD系統(tǒng)的內(nèi)部組成23-24
• 2.5.3 乳腺輔助診斷系統(tǒng)存在的問題24
• 2.6 研究思路24-25
• 2.7 本章小結(jié)25-26
• 第3章 乳腺圖像預(yù)處理26-39
• 3.1 數(shù)據(jù)采集26
• 3.2 圖像預(yù)處理26-28
• 3.3 彈性信息圖像重建28-30
• 3.3.1 圖像重建簡介28-29
• 3.3.2 彈性圖像重建結(jié)果29-30
• 3.4 腫瘤區(qū)域自動(dòng)分割30-38
• 3.4.1 圖像分割簡介30-35
• 3.4.2 腫瘤區(qū)域自動(dòng)分割35-38
• 3.5 總結(jié)38-39
• 第4章 可疑區(qū)域特征提取39-49
• 4.1 軟硬區(qū)域自動(dòng)界定39-40
• 4.2 彈性特征提取40-43
• 4.3 灰度共生矩陣特征43-46
• 4.4 形狀特征(圓度)與UE診斷標(biāo)準(zhǔn)46-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第5章 可疑區(qū)域的分類49-62
• 5.1 SVM基本理論49-56
• 5.1.1 SVM的研究現(xiàn)狀50-51
• 5.1.2 SVM分類算法介紹51-54
• 5.1.3 核函數(shù)54-55
• 5.1.4 SVM的特點(diǎn)55-56
• 5.2 交叉驗(yàn)證56-57
• 5.3 特征選擇標(biāo)準(zhǔn)57-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 第6章 結(jié)果與分析62-68
• 6.1 病理結(jié)果62
• 6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果62-66
• 6.2.1 均值及t分布參數(shù)62-63
• 6.2.2 分類準(zhǔn)確率(精度)及曲線下面積AUC63-65
• 6.2.3 ROC曲線65-66
• 6.3 數(shù)據(jù)分析66-67
• 6.4 本章小結(jié)67-68
• 第7章 總結(jié)與展望68-70
• 7.1 工作總結(jié)68-69
• 7.2 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74

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本文編號(hào)：1065026