【摘要】：目的:本研究針對食管X射線圖像,研究適用于新疆哈薩克族食管癌計算機輔助診斷中涉及到的技術(shù)和方法,旨在為放射科醫(yī)生的診斷決策提供具有實際參考價值的輔助信息,提高新疆哈薩克族食管癌診斷的準(zhǔn)確率和效率。方法:利用MATLAB圖像處理軟件,手動選取食管X射線圖像的感興趣區(qū)域,對其進(jìn)行中值濾波去噪和直方圖均衡化的預(yù)處理以改善圖像質(zhì)量;提取基于灰度直方圖、灰度共生矩陣、灰度梯度共生矩陣、Tamura紋理、小波頻域和Hu不變矩特征;提出采用ROC曲線下面積選擇法和主成分分析相結(jié)合的兩步式特征選擇法對所提取的特征進(jìn)行優(yōu)化選擇,消除各種單一特征間的冗余信息;使用Lib-SVM工具箱,通過10折交叉驗證,選取基于RBF核函數(shù)的SVM,對正常食管和病理食管圖像,蕈傘型、浸潤型和潰瘍型食管X射線圖像進(jìn)行分類研究,采用分類準(zhǔn)確率和ROC曲線下面積AUC值作為分類器性能的評價指標(biāo)。結(jié)果:研究共計提取66維特征,根據(jù)ROC曲線下面積AUC值大于0.7的原則篩選出28維特征,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行主成分分析,選擇前10個累計貢獻(xiàn)率達(dá)到90.33%的主成分。利用單一特征進(jìn)行分類時,灰度共生矩陣特征表現(xiàn)出最佳的分類性能,對正常食管、病理食管圖像的分類準(zhǔn)確率和AUC值分別為92.67%和92.70%,分類運行時間為2.40s;對蕈傘型、浸潤型和潰瘍型食管癌圖像的分類準(zhǔn)確率和AUC值分別為90.67%和91.00%,分類運行時間為2.80s;選用綜合特征進(jìn)行分類時,對正常食管、病理食管圖像的分類準(zhǔn)確率和AUC值均為88.50%,分類運行時間為7.70s;對蕈傘型、浸潤型和潰瘍型食管癌圖像的分類準(zhǔn)確率和AUC值分別為88.40%和88.53%,分類運行時間為9.70s;采用AUC值大于0.7的特征進(jìn)行分類時,對正常食管、病理食管圖像的分類準(zhǔn)確率和AUC值分別為94.17%和94.20%,分類運行時間為2.80s;對蕈傘型、浸潤型和潰瘍型食管癌圖像的分類準(zhǔn)確率和AUC值分別為92.33%和92.30%,分類運行時間為4.50s;利用主成分分析篩選的特征進(jìn)行分類時,對正常食管、病理食管圖像的分類準(zhǔn)確率和AUC值分別為95.33%和95.00%,分類運行時間為1.50s;對蕈傘型、浸潤型和潰瘍型食管癌圖像的分類準(zhǔn)確率和AUC值分別為94.59%和94.00%,分類運行時間為2.30s。結(jié)論:本研究對正常食管、蕈傘型、浸潤型和潰瘍型食管癌X射線圖像進(jìn)行特征提取、特征選擇及圖像分類,采用將兩步式特征選擇與SVM相結(jié)合的方法,取得了較高的分類準(zhǔn)確率,能為放射科醫(yī)生提供有價值的參考意見,輔助其更好地診斷食管癌,為開發(fā)面向臨床的新疆哈薩克族食管癌計算機輔助診斷系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:Objective: to study the techniques and methods involved in computer-aided diagnosis of esophageal carcinoma in Kazak nationality in Xinjiang, in order to provide practical reference information for radiologists to make diagnosis decisions. To improve the accuracy and efficiency of diagnosis of esophageal cancer in Kazak nationality in Xinjiang. Methods: using MATLAB image processing software, the region of interest of esophageal X-ray image was manually selected, and the median filter denoising and histogram equalization were performed to improve the image quality, and the gray level co-occurrence matrix was extracted based on gray histogram. The grayscale gradient co-occurrence matrix is Tamura texture, wavelet frequency domain and Hu moment invariant feature, and a two-step feature selection method combining area selection method under ROC curve and principal component analysis is proposed to optimize the feature selection. Using Lib-SVM toolbox, 10 fold cross validation, select SVM based on RBF kernel function, for normal esophagus and pathological esophagus image, mushroom type, The classification of invasive and ulcerative esophageal X-ray images was studied. The accuracy of classification and the AUC value of area under the ROC curve were used to evaluate the performance of the classifier. Results: a total of 66 dimensional features were extracted and 28 dimensional features were selected according to the principle of AUC value greater than 0. 7 under the ROC curve. On this basis principal component analysis was carried out and the first 10 principal components with cumulative contribution rate of 90.33% were selected. For normal esophagus and pathological esophagus, the classification accuracy and AUC value were 92.67% and 92.70%, respectively. The classification time was 2.40 s. The classification accuracy and AUC value of invasive and ulcerative esophageal carcinoma images were 90.67% and 91.00%, respectively, and the classification time was 2.80 s. The classification accuracy and AUC value of pathological esophageal images were 88.50 and 7.70 s respectively. The classification accuracy and AUC value of invasive and ulcerative esophageal carcinoma images were 88.40% and 88.53, respectively. The classification time was 9.70 s. When the AUC value was greater than 0.7, the normal esophagus was classified. The classification accuracy and AUC value of pathological esophageal images were 94.17% and 94.20%, respectively, and the classification time was 2.80 s. The classification accuracy and AUC value of invasive and ulcerative esophageal carcinoma images were 92.33% and 92.30%, respectively, and the operating time of classification was 4.50 s. The classification accuracy and AUC value of pathological esophageal images were 95.33% and 95.00%, respectively, and the classification time was 1.50 s, and the classification accuracy and AUC value of fungote, infiltrative and ulcerative esophageal carcinoma images were 94.59% and 94.00%, respectively, and the running time of classification was 2.30 s. Conclusion: in this study, the X-ray images of normal esophagus, mushroom type, infiltrating type and ulcerative type of esophageal carcinoma were extracted, selected and classified, and the method of combining two-step feature selection with SVM was used. It can provide valuable reference for radiologists and help them to diagnose esophageal cancer better. It lays a foundation for the development of the computer aided diagnosis system for Xinjiang Kazak nationality esophageal cancer.
【學(xué)位授予單位】：新疆醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R735.1

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本文編號：2158923