【摘要】：肝臟是人體腹腔內(nèi)最大的的實質(zhì)性器官,其發(fā)病率高,結(jié)構(gòu)復雜,病變種類多,一直以來都是嚴重威脅人類生命和健康的一大因素。對于肝臟腫瘤這一疾病,在臨床醫(yī)學上主要對其進行檢測的手段就是CT醫(yī)療影像診斷�，F(xiàn)階段,這種方法實施過程的主體就是醫(yī)生。通過醫(yī)生自身的經(jīng)驗以及知識,再結(jié)合對于圖像的認知最后進行腫瘤良惡性診斷,因此診斷結(jié)果存在一定的主觀性同時與醫(yī)師的行醫(yī)經(jīng)驗有很大的關(guān)聯(lián)性。況且醫(yī)學圖像的數(shù)據(jù)量較大,醫(yī)生要在有限的時間里對影像進行判斷識別,這在一定程度上是巨大的工作量。因此,在醫(yī)療學術(shù)領域中,對把能夠?qū)︶t(yī)療影像圖像進行診斷識別并根據(jù)實際情況給出相應的意見的這一技術(shù)即計算機輔助診療技術(shù)(Computer-aided diagnosis and treatment)提出了迫切的需求�；贑T圖像對肝臟腫瘤做出良惡性識別的計算機輔助診療技術(shù)是當今國際研究領域中的難點問題之一。隨著計算機和醫(yī)學圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,對于CT圖像中所體現(xiàn)出的各項特征進行科學合理檢測,這些特征分別包括統(tǒng)計特征紋理特征以及形狀特征。通過這種檢測分析的方法,可以對肝臟腫瘤進行有效識別。本文基于圖像特征提取技術(shù),且應用多示例學習(Multi-instance learning)為基礎的算法對肝臟腫瘤進行良惡性識別,為醫(yī)師對肝臟腫瘤的良惡性識別提供必要且有效的輔助手段。在本文中,先提出了一種醫(yī)療圖像多示例包構(gòu)建方法,在多示例學習算法下實現(xiàn)了將整幅圖像整體進行腫瘤識別的能力,很大程度上減少了醫(yī)生的手動識別病變腫瘤區(qū)域的工作量,同時減少了由于醫(yī)生主觀性和經(jīng)驗性導致的分類樣本標簽的誤差。其次,對傳統(tǒng)經(jīng)典的多示例學習算法Citation-KNN進行了基于包空間距離加權(quán)的改進,提出了 DWCKNN算法。實驗結(jié)果表明,改進的算法在同樣的數(shù)據(jù)樣本的分類實驗中取得了較高的準確性。
【學位授予單位】：山東科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R735.7;TP391.41;TP181
【圖文】：

學碩士學位論文態(tài)，根據(jù)的是相應位置對于Ｘ線束的吸收系數(shù)，且這些灰度像，在不同的設備之下，呈現(xiàn)出的圖像中的灰度像素數(shù)量也不盡相邋１．０＊１．０ｒｎｗ，０．５＊０．５ｗｗ邋不等，ＳＰ６５５３６邋個，或５１２＊５１２，即邋２６２１４４像素特別小，數(shù)目就會特別多，構(gòu)成圖像就會越細致，即空間分辨

如果像素特別小，數(shù)目就會特別多，構(gòu)成圖像就會越細致，即空間分辨為（幻？）逡逑高【叫。逡逑圖１．１腹部ＣＴ圖像逡逑Ｆｉｇ．邋１．１邋Ａｂｄｏｍｉｎａｌ邋ＣＴ邋ｉｍａｇｅ逡逑１．３．２肝癌的ＣＴ圖像說明逡逑肝癌的ＣＴ的圖像有著以下幾個特點：逡逑（１）

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本文編號：2730064