【摘要】：世界衛(wèi)生組織調(diào)查統(tǒng)計顯示,在所有女性惡性腫瘤中,乳腺癌的發(fā)病率高居首位,嚴重威脅著女性的健康。目前乳腺癌病癥臨床表現(xiàn)多樣,給醫(yī)生的診斷增加了難度,為了降低乳腺癌的惡化致死率,論文在對目前乳腺癌計算機輔助診斷系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計乳腺腫瘤良惡性分類模型,為醫(yī)生的診斷提供了可靠的依據(jù),同時有效的提高診斷效率。本文開展的主要工作包括:(1)設(shè)計基于核遺傳模糊聚類算法的乳腺腫塊分割方法,實現(xiàn)了準(zhǔn)確分割乳腺腫塊區(qū)域。從合作醫(yī)院獲取相關(guān)數(shù)據(jù)并在醫(yī)生的指導(dǎo)下完成數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建與乳腺腫瘤的良惡性標(biāo)記,本文使用小波變換處理去除圖像中的噪聲。利用遺傳算法優(yōu)化核模糊聚類算法的聚類中心,提取乳腺腫塊區(qū)域分割輪廓。(2)提出基于遷移學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乳腺腫瘤良惡性分類方法,完成了乳腺腫瘤的良惡性鑒定。該方法將遷移學(xué)習(xí)引入到深度學(xué)習(xí)中,通過利用開源的大數(shù)據(jù)集ImageNet預(yù)訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù),解決了因已標(biāo)記乳腺X線圖像數(shù)量不足,導(dǎo)致大規(guī)模卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入過擬合的難點。實驗仿真證明,基于核遺傳模糊聚類算法對乳腺X線圖像腫塊的分割精度、過分割率、欠分割率分別為94.75%、0.27%、3.56%。且最終對乳腺腫瘤良惡性分類準(zhǔn)確率、敏感度、特異性、F1-Measure分別為90.8%、89.8%、89.9%和88.4%。算法可以在一定程度上為乳腺腫瘤分類診斷提供一定參考。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R737.9;TP183
【圖文】：

上的初始輪廓，最后，利用局部活動輪廓模型對粗分割的結(jié)果進行精細化處理，驗驗證了這種分割方法有更高的分割精度和魯棒性。針對成像過程中，固有的噪偽影斑點多、低對比度等特點，楊宜等［２７］在ＣＶ和ＬＢＰ模型優(yōu)點的基礎(chǔ)上，了動態(tài)變化制導(dǎo)的全局信息和局部信息的方法，在能量曲線演化過程中，權(quán)重系動態(tài)更新。在乳腺Ｘ線圖像上的實驗結(jié)果表明，較之其它方法，該算法分割更，分割速度更快，臨床實用性更強。逡逑

圖２４深度置信網(wǎng)絡(luò)逡逑Ｆｉｇ．２－４邋Ｄｅｅｐ邋Ｂｅｌｉｅｆ邋Ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑

圖２－５ＬｅＮｅｔ網(wǎng)絡(luò)逡逑Ｆｉｇ．２－５邋ＬｅＮｅｔ邋ｎｅｔｗｏｒｋ逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2761299