乳腺癌作為全球女性最�；嫉膼盒阅[瘤之一,是由乳腺組織發(fā)展而成的癌癥。由于其較高的死亡率,乳腺癌的早期篩查和診斷顯得尤為重要。超聲成像技術(shù)憑借其實時便捷、價格低廉、無輻射創(chuàng)傷等優(yōu)勢,成為乳腺腫瘤早期篩查的重要手段,可以極大程度地避免不必要的活檢。由于超聲圖像的讀取嚴重依賴于超聲科醫(yī)師自身的經(jīng)驗水平,培養(yǎng)經(jīng)驗豐富的超聲科醫(yī)師需要耗費極大的心力物力,因此計算機輔助診斷系統(tǒng)應(yīng)運而生。然而,傳統(tǒng)的輔助診斷系統(tǒng)都是基于低級圖像特征,當超聲圖像來自不同設(shè)備源時,診斷系統(tǒng)的性能急劇下降。此外,其診斷結(jié)果常常難以被醫(yī)師理解和接受。據(jù)此,本文提出了人機協(xié)同CAD機制以克服上述傳統(tǒng)方法中存在的缺陷,但此方法嚴重依賴于人工評分的效果。對于同一張乳腺腫瘤超聲影像,經(jīng)驗水平有所差異的醫(yī)師可能會給出不同的評分分數(shù),最終對分類結(jié)果造成不利影響;同時,醫(yī)生打分具有主觀判斷性。上述問題在一定程度上,限制了超聲乳腺腫瘤分類技術(shù)在乳腺癌早期篩查與診斷中的臨床應(yīng)用和推廣。針對傳統(tǒng)輔助診斷系統(tǒng)中使用的低級圖像特征與醫(yī)師理解的高級語義特征中的巨大語義鴻溝,本文結(jié)合專家經(jīng)驗,提出了一種基于BI-RADS超聲特征打分方案的診斷系統(tǒng)。通... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

超聲乳腺腫瘤CAD系統(tǒng)流程圖

LDA圖示

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文6圖1-3決策樹分類乳腺腫瘤良惡性示意圖4.支持向量機SVM屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的一種，對于圖1-4所示的二分類問題，通過尋求一個最佳分離超平面來分割數(shù)據(jù)集中的樣本。對于非線性可分問題，核函數(shù)的使用可以將輸入數(shù)據(jù)映射到更高維空間，以求得到更好的數(shù)據(jù)分布，使得高維空間中的分離超平面性能更優(yōu)。憑借優(yōu)秀的性能表現(xiàn)，SVM被廣泛應(yīng)用在腫瘤的診斷系統(tǒng)中[16],[22]。2010年，Huang等人提出了基于模糊SVM的超聲圖像質(zhì)量檢測與分類CAD系統(tǒng)，取得了94.25%的準確度[24]。SVM算法性能出色，適用范圍廣泛，但是對于非線性問題，核函數(shù)的選擇至關(guān)重要，并且隨著輸入數(shù)據(jù)的維數(shù)增加，訓(xùn)練時間指數(shù)級增長。在超聲乳腺腫瘤的臨床診斷中，SVM需要訓(xùn)練樣本具有標記。圖1-4二分類問題5.集成學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)算法通過構(gòu)建并整合多個弱分類器來完成訓(xùn)練樣本的分類任務(wù)。圖1-5展

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3404189