本文關(guān)鍵詞：乳腺腫塊分割算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：乳腺癌是全球女性最常見(jiàn)的惡性腫瘤之一,及早發(fā)現(xiàn)及早治療才是其防治的關(guān)鍵。乳腺鉬靶X線攝影檢查技術(shù)具有操作簡(jiǎn)潔、病患負(fù)擔(dān)的痛苦和風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小,費(fèi)用低廉等特點(diǎn),目前已經(jīng)成為全世界公認(rèn)的預(yù)防普查乳腺癌和常規(guī)檢查乳腺疾病最有效的方法之一,對(duì)早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌,提高乳腺病變?cè)\斷效率和患者的生存率具有十分重要的意義。由于乳腺X線攝片數(shù)量巨大,醫(yī)生的工作繁重,存在漏診和誤診的現(xiàn)象。在美國(guó),因醫(yī)生漏診或誤診而耽誤治療的乳腺癌約占6%~16%,為了提高放射科醫(yī)師對(duì)乳腺癌早期診斷的準(zhǔn)確率,計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)(CAD)逐漸被引入。但類似于“黑盒”方式的傳統(tǒng)CAD,只提示病變區(qū)域并不解釋這些區(qū)域?yàn)槭裁磿?huì)被標(biāo)記出來(lái),且具有檢測(cè)靈敏度低而假陽(yáng)性率高的缺點(diǎn),降低了放射科醫(yī)師借助CAD系統(tǒng)輔助診斷的信心。而基于圖像內(nèi)容檢索的計(jì)算機(jī)輔助診斷(CBIR CAD)乳腺腫塊系統(tǒng)不單提示乳腺癌的病變區(qū)域還返回與待檢測(cè)的感興趣區(qū)域(ROI)最相似的前K幅參考圖像和相關(guān)的決策分?jǐn)?shù),該系統(tǒng)所提示的參考結(jié)果逐漸被醫(yī)師所信賴。本文圍繞基于CBIR CAD中針對(duì)乳腺腫塊檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)可疑腫塊分割展開研究,其目的是對(duì)乳腺癌重要特征的可疑腫塊實(shí)現(xiàn)有效的分割,進(jìn)而為后續(xù)的特征提取、優(yōu)化選擇、檢測(cè)以及分類打下基礎(chǔ),最終輔助放射科醫(yī)師提高對(duì)早期乳腺癌的發(fā)現(xiàn)率和診斷的正確率。論文對(duì)目前出現(xiàn)的一些較好的乳腺可疑腫塊分割方法進(jìn)行了綜述,并深入研究了這些算法,對(duì)比和分析了它們的優(yōu)點(diǎn)和性能,同時(shí)提出了一種新的腫塊分割方法CV-RE,該方法將粗圈定可疑腫塊區(qū)域的方法(RE-ROI)和C-V模型相結(jié)合,在經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的圖像上進(jìn)行模板匹配、二值化相似度圖像、形態(tài)學(xué)膨脹等方法得到乳腺腫塊大概的矩形區(qū)域,在此區(qū)域上使用C-V模型進(jìn)行可疑腫塊的分割,有效解決了傳統(tǒng)C-V模型在處理背景趨勢(shì)不均勻圖像時(shí)的局限性,顯著地提高了腫塊的分割精度。
【關(guān)鍵詞】：基于內(nèi)容的圖像檢索 計(jì)算機(jī)輔助診斷 腫塊分割 C-V模型 CV-RE模型
【學(xué)位授予單位】：南陽(yáng)師范學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;R737.9
【目錄】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 第一章 緒論11-26
• 1.1 計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)研究背景11-12
• 1.2 乳腺腫塊分割算法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 乳腺腫塊分割算法綜述13-22
• 1.3.1 基于邊緣的分割方法13-15
• 1.3.2 基于區(qū)域的分割方法15-19
• 1.3.3 兩種混合分割方法19-22
• 1.4 C-V模型研究進(jìn)展22-24
• 1.4.1 存在的問(wèn)題23
• 1.4.2 解決的思路23-24
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)24-26
• 第二章 基于圖像內(nèi)容檢索的乳腺腫塊診斷系統(tǒng)26-33
• 2.1 系統(tǒng)的總體框架26-28
• 2.1.1 訓(xùn)練階段26
• 2.1.2 診斷階段26-28
• 2.2 圖形用戶界面28-29
• 2.3 CBIR CAD系統(tǒng)中分割算法的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則29-30
• 2.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的來(lái)源30-33
• 第三章 基于CV-RE模型的可疑腫塊分割33-42
• 3.1 感興趣區(qū)域的預(yù)處理33-34
• 3.2 粗圈定乳腺可疑腫塊區(qū)域算法（RE-ROI）34-37
• 3.3 用C-V模型分割37-38
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較與分析38-41
• 3.5 本章小結(jié)41-42
• 第四章 總結(jié)及展望42-45
• 4.1 全文總結(jié)42-43
• 4.2 研究展望43-45
• 參考文獻(xiàn)45-48
• 附錄48
• 附錄A:攻讀學(xué)位期間取得的科研成果48-49
• 致謝49

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1 蔣紅兵;;計(jì)算機(jī)輔助診斷的應(yīng)用簡(jiǎn)述[J];現(xiàn)代醫(yī)學(xué)儀器與應(yīng)用;2007年05期

2 金丕煥;計(jì)算機(jī)輔助診斷及其基本方法[J];上海第一醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);1980年02期

3 黃宗干,肖守中,陳廷富;應(yīng)用計(jì)算機(jī)輔助診斷貧血疾病的初步研究 附315例驗(yàn)證[J];重慶醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);1985年03期

4 周濟(jì)省;高賢章;饒春陽(yáng);黃乃清;周人志;;微型計(jì)算機(jī)輔助診斷和處理職業(yè)性慢性鉛中毒[J];福建醫(yī)藥雜志;1985年05期

5 周濟(jì)省,黃乃清,饒春陽(yáng);微型計(jì)算機(jī)輔助診斷和處理職業(yè)性慢性汞中毒[J];職業(yè)醫(yī)學(xué);1986年05期

6 劉樹根;鄭華;陸海泰;姚平夫;;電子計(jì)算機(jī)輔助診斷5種腦、腦膜疾病的探討[J];江西醫(yī)藥;1987年03期

7 江山;Sutton GC;;計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)的回顧[J];國(guó)外醫(yī)學(xué).創(chuàng)傷與外科基本問(wèn)題分冊(cè);1989年03期

8 唐文彥;王乃康;陳國(guó)啟;;計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用——計(jì)算機(jī)輔助診斷(講座)[J];承德醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);1990年02期

9 帥捷;滑炎卿;張建國(guó);;多維醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)輔助診斷應(yīng)用進(jìn)展[J];中國(guó)醫(yī)療器械雜志;2008年01期

10 鹿猛;葛飛;;膝關(guān)節(jié)疾病計(jì)算機(jī)輔助診斷方式研究淺談[J];計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用;2013年02期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 袁克虹;陳自強(qiáng);劉維湘;賈少微;;計(jì)算機(jī)輔助腦部MRI影像診斷系統(tǒng)的研制[A];全國(guó)神經(jīng)核醫(yī)學(xué)與神經(jīng)科學(xué)新進(jìn)展研討會(huì)暨核醫(yī)學(xué)科普專家工作會(huì)議資料匯編[C];2007年

2 袁克虹;陳自強(qiáng);劉維湘;賈少微;肖平;;計(jì)算機(jī)輔助腦部MRI影像診斷系統(tǒng)的研制[A];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上冊(cè)）[C];2007年

3 吳敏;湯黎明;劉鐵兵;;Bayes統(tǒng)計(jì)推斷在計(jì)算機(jī)輔助診斷中的應(yīng)用[A];2008年中華臨床醫(yī)學(xué)工程及數(shù)字醫(yī)學(xué)大會(huì)暨中華醫(yī)學(xué)會(huì)醫(yī)學(xué)工程學(xué)分會(huì)第九次學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2008年

4 張q和;袁帥;鄔芳玉;陳江;祝金泉;呂農(nóng)華;王崇文;;惡性胸/腹水的計(jì)算機(jī)輔助診斷研究[A];中華醫(yī)學(xué)會(huì)第七次全國(guó)消化病學(xué)術(shù)會(huì)議論文匯編（下冊(cè)）[C];2007年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 石巖;基于三維影像的肝癌計(jì)算機(jī)輔助診斷與手術(shù)規(guī)劃技術(shù)[N];科技日?qǐng)?bào);2007年

2 王竣;深入開發(fā)CAD系統(tǒng)對(duì)疾病診斷有重要意義[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2007年

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1 林紅利;基于CT影像的肺結(jié)節(jié)病變計(jì)算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中南大學(xué);2012年

2 于洋;基于CT影像的早期肺癌計(jì)算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東北大學(xué);2009年

3 李曉峰;基于超聲圖像的乳腺癌計(jì)算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2008年

4 郭薇;面向多種醫(yī)學(xué)圖像的肺癌計(jì)算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東北大學(xué);2011年

5 王瑞平;乳腺X線影像的計(jì)算機(jī)輔助診斷新方法研究[D];天津大學(xué);2003年

6 郭冬梅;肝臟病變MRI診斷與計(jì)算機(jī)輔助診斷[D];大連理工大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李京;基于心臟圖像的三維可視化和輔助診斷技術(shù)[D];上海交通大學(xué);2015年

2 朱建偉;計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)在胃腸道粘膜下病變?cè)\斷中的應(yīng)用[D];第二軍醫(yī)大學(xué);2015年

3 石小秒;基于MRI肝臟計(jì)算機(jī)輔助診斷若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];大連理工大學(xué);2015年

4 邵瑩;基于MRI的肝臟病變計(jì)算機(jī)輔助診斷[D];大連理工大學(xué);2015年

5 沈?yàn)M霄;乳腺腫塊分割算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南陽(yáng)師范學(xué)院;2015年

6 耿中澤;數(shù)據(jù)挖掘在計(jì)算機(jī)輔助診斷中的應(yīng)用研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2008年

7 胡存剛;基于計(jì)算機(jī)輔助診斷的人體信息診療系統(tǒng)的研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2004年

8 劉軍;全自動(dòng)調(diào)光計(jì)算機(jī)輔助診斷觀片系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];太原科技大學(xué);2010年

9 池騁;計(jì)算機(jī)輔助診斷在肝臟灌注中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2013年

10 李文杰;胸片計(jì)算機(jī)輔助診斷[D];上海交通大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：992884