本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的肺結(jié)節(jié)識別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：肺癌是當(dāng)今世界威脅人類健康的惡性腫瘤之一,在世界上許多地區(qū)肺癌是癌癥死亡的主要原因。早期的發(fā)現(xiàn)和治療對提高肺癌患者存活率至關(guān)重要,因此如何能夠早期發(fā)現(xiàn)與診斷是醫(yī)學(xué)界關(guān)注的研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)。而肺癌的早期形式是肺結(jié)節(jié),因此肺結(jié)節(jié)的正確檢測是非常重要的。然而,肺結(jié)節(jié)的檢測主要依靠醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn),具有很大的主觀性,并且,隨著醫(yī)生閱片量的增加,容易出現(xiàn)誤診現(xiàn)象。本文利用了灰度均值、灰度方差、能量、對比度、熵、逆差距在四個方向上的以及局部二值模式等19個特征參數(shù)用支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練、測試,從而得到相應(yīng)的分類器。本文得到的精度為84.33%。
【關(guān)鍵詞】：肺結(jié)節(jié) 識別 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R734.2;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-10
• 1.1 研究背景及意義7
• 1.2 肺結(jié)節(jié)的特征及分類7-8
• 1.3 研究內(nèi)容8-10
• 第二章 支持向量機(jī)10-18
• 2.1 線性可分支持向量機(jī)10-12
• 2.1.1 線性可分支持向量機(jī)的定義10-11
• 2.1.2 間隔最大化原則11-12
• 2.2 線性支持向量機(jī)12-15
• 2.3 非線性支持向量機(jī)15-17
• 2.3.1 核技巧15-16
• 2.3.2 幾種常見的核函數(shù)16-17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 第三章 肺結(jié)節(jié)的特征提取18-25
• 3.1 灰度特征18
• 3.2 紋理特征18-23
• 3.2.1 灰度共生矩陣19-21
• 3.2.2 局部二值模式21-23
• 3.3 數(shù)據(jù)歸一化處理23-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第四章 基于支持向量機(jī)的肺結(jié)節(jié)識別研究25-30
• 4.1 肺結(jié)節(jié)的識別研究25
• 4.2 基于支持向量機(jī)的肺結(jié)節(jié)識別過程25-28
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果檢測指標(biāo)26-28
• 4.2.2 參數(shù)調(diào)優(yōu)28
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果研究分析28-29
• 4.4 本章小結(jié)29-30
• 第五章 總結(jié)及展望30-32
• 5.1 本文工作總結(jié)30
• 5.2 未來工作展望30-32
• 參考文獻(xiàn)32-35
• 致謝35

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 毛亞莉;劉勇;張曉忠;;肺結(jié)節(jié)的X線片診斷[J];中國民康醫(yī)學(xué);2006年22期

2 宋佳;李翠芳;孫希文;聶生東;;一種非實(shí)質(zhì)性肺結(jié)節(jié)分割的新方法[J];中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2011年12期

3 ;矽肺結(jié)節(jié)鈣化五例臨床分析[J];冶金勞動衛(wèi)生;1976年02期

4 王敏杰,王培軍,田建明,余準(zhǔn),李曉兵,崔恒武,邵成偉;低劑量和靶螺旋CT掃描技術(shù)在肺結(jié)節(jié)診斷中的價值[J];臨床放射學(xué)雜志;2003年07期

5 王化,唐光健;多層螺旋CT在肺結(jié)節(jié)診斷中的應(yīng)用及展望[J];國外醫(yī)學(xué)(臨床放射學(xué)分冊);2005年06期

6 吳龍海;周荷琴;李傳富;;基于高分辨率CT圖像的肺結(jié)節(jié)檢測[J];中國醫(yī)療器械雜志;2008年03期

7 苗芬;吳龍海;周荷琴;;一種基于相關(guān)矩陣的肺結(jié)節(jié)增強(qiáng)算法[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2008年05期

8 賈守勤;趙斌;尚延海;馬子堂;劉世合;齊向芹;;常規(guī)DR胸片對肺結(jié)節(jié)漏診原因的分析[J];醫(yī)學(xué)與哲學(xué)(臨床決策論壇版);2009年04期

9 高園園;呂慶文;;肺結(jié)節(jié)檢測算法研究[J];醫(yī)學(xué)信息;2010年02期

10 林歡;;容積CT掃描發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)的處理[J];循證醫(yī)學(xué);2010年01期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 查開繼;高劍波;張永高;郭華;楊學(xué)華;周志剛;;斷層融合成像與數(shù)字X線成像診斷肺結(jié)節(jié)的比較研究[A];2010中華醫(yī)學(xué)會影像技術(shù)分會第十八次全國學(xué)術(shù)大會論文集[C];2010年

2 孫志遠(yuǎn);;數(shù)字化體層融合在肺結(jié)節(jié)探查中的初步應(yīng)用[A];中華醫(yī)學(xué)會第16次全國放射學(xué)學(xué)術(shù)大會論文匯編[C];2009年

3 穆景博;高向東;;X線數(shù)字化體層融合技術(shù)在肺結(jié)節(jié)探查中的應(yīng)用[A];2010中華醫(yī)學(xué)會影像技術(shù)分會第十八次全國學(xué)術(shù)大會論文集[C];2010年

4 于紅;李惠民;劉士遠(yuǎn);肖湘生;;肺外體循環(huán)動脈供血胸膜下肺結(jié)節(jié):提示炎癥?[A];2006年華東六省一市暨浙江省放射學(xué)學(xué)術(shù)年會論文匯編[C];2006年

5 于紅;李惠民;劉士遠(yuǎn);肖湘生;;肺外體循環(huán)動脈供血胸膜下肺結(jié)節(jié):提示炎癥?[A];中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會第八屆全國心胸影像學(xué)術(shù)大會暨河南省第十二次放射學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2006年

6 于紅;李惠民;劉士遠(yuǎn);肖湘生;;肺外體循環(huán)動脈供血胸膜下肺結(jié)節(jié):提示炎癥?[A];中華醫(yī)學(xué)會第十三屆全國放射學(xué)大會論文匯編（下冊）[C];2006年

7 高園園;呂慶文;馮前進(jìn);陳武凡;;一種新的肺結(jié)節(jié)檢測算法[A];中國生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會論文集（上冊）[C];2007年

8 徐巖;馬大慶;;計(jì)算機(jī)輔助檢測肺結(jié)節(jié)在數(shù)字化胸片上的應(yīng)用價值[A];中華醫(yī)學(xué)會第十三屆全國放射學(xué)大會論文匯編（下冊）[C];2006年

9 王永仁;吳碧芳;經(jīng)鳳華;李峻;金德勝;;低劑量CT篩查肺結(jié)節(jié)對圖像質(zhì)量的影響[A];2008年浙江省放射學(xué)年會論文匯編[C];2008年

10 徐巖;馬大慶;賀文;;計(jì)算機(jī)輔助檢測肺結(jié)節(jié)在數(shù)字化胸片肺癌篩查中的應(yīng)用價值[A];中華醫(yī)學(xué)會第16次全國放射學(xué)學(xué)術(shù)大會論文匯編[C];2009年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院胸外科主任醫(yī)師 邱維誠;發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié) 別輕易下診斷[N];健康報(bào);2013年

2 朱立明　第四軍醫(yī)大學(xué);三聯(lián)診斷方案辨明肺結(jié)節(jié)[N];醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)報(bào);2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 劉陽;基于肺部高分辨率CT影像的肺結(jié)節(jié)識別方法研究[D];東北大學(xué);2011年

2 吳龍海;高分辨率CT圖像的肺部病變計(jì)算機(jī)輔助診斷研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2008年

3 裴曉敏;基于CT影像的孤立性肺結(jié)節(jié)檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東北大學(xué);2011年

4 李惠民;肺結(jié)節(jié)CT研究[D];第二軍醫(yī)大學(xué);2003年

5 韓芳芳;基于CT圖像多維特征的肺結(jié)節(jié)檢測和診斷方法研究[D];東北大學(xué);2015年

6 蔡強(qiáng);低劑量螺旋CT早期肺癌篩查—肺結(jié)節(jié)的檢出及其相關(guān)研究[D];北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院;2011年

7 孫申申;基于CT影像的肺結(jié)節(jié)檢測與分割方法研究[D];東北大學(xué)　;2009年

8 張婧;基于SVM的肺結(jié)節(jié)自動識別方法研究[D];華南理工大學(xué);2011年

9 張濤;肺結(jié)節(jié)PET診斷的系統(tǒng)分析及~（11）C-鬼臼的實(shí)驗(yàn)研究[D];中國人民解放軍軍醫(yī)進(jìn)修學(xué)院;2008年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 邢謙謙;不規(guī)則形態(tài)肺結(jié)節(jié)的分割及毛刺檢測研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2015年

2 劉曉娜;基于支持向量機(jī)的肺結(jié)節(jié)識別研究[D];浙江大學(xué);2016年

3 賈守勤;常規(guī)DR胸片對肺結(jié)節(jié)漏診原因的分析[D];山東大學(xué);2009年

4 侯喬;16層螺旋CT肺結(jié)節(jié)分析軟件在孤立性肺結(jié)節(jié)中的價值[D];重慶醫(yī)科大學(xué);2010年

5 楊榮榮;64排螺旋CT不同的重建參數(shù)對肺結(jié)節(jié)容積定量的影響[D];天津醫(yī)科大學(xué);2012年

6 高園園;肺結(jié)節(jié)檢測算法的研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2008年

7 徐衛(wèi)玲;多層螺旋CT低劑量掃描三維重組在肺結(jié)節(jié)診斷中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2006年

8 司廣磊;基于胸部CT圖像肺結(jié)節(jié)分割算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];東北大學(xué);2012年

9 郭怡菲;基于多投影相關(guān)圖像的肺結(jié)節(jié)檢測關(guān)鍵算法研究[D];沈陽航空航天大學(xué);2014年

10 胡向麗;毛玻璃型肺結(jié)節(jié)檢測算法的研究[D];沈陽大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的肺結(jié)節(jié)識別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：407910