本文關鍵詞：基于超聲圖像的肝纖維化分期研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：肝纖維化是一種常見肝臟疾病,嚴重危害人類身體健康。肝活組織檢查是診斷肝纖維化的金標準,但因其具有創(chuàng)傷性,臨床使用受到一定的限制。超聲圖像檢查是廣泛使用的肝纖維化檢查方法,臨床醫(yī)生通過觀察超聲圖像紋理的粗糙程度,依據(jù)自己經(jīng)驗來診斷肝纖維化的嚴重程度,這種方法有很大的主觀性,不僅對于藥物治療的效果不敏感,而且很可能會造成誤判。臨床上需求一個能從超聲圖像中提取紋理特征,并進行肝纖維化量化分期的計算機輔助系統(tǒng)來輔助醫(yī)生診斷。本文從理論研究和系統(tǒng)實現(xiàn)兩方面實現(xiàn)了基于超聲圖像的肝纖維化分期。理論研究方面,提出了一種基于超聲圖像紋理特征的肝纖維化分期方法,主要包括4個步驟,分別是:圖像預處理、特征提取、特征選擇和分類。首先,根據(jù)圖像的灰度特征及感興趣區(qū)域(ROI)的選取原則進行ROI自動選擇和預處理。其次,對預處理后的圖像提取特征,改進灰度共生矩陣(GLCM)算法為多尺度灰度共生矩陣算法,并提出了小波多子圖共生矩陣算法。然后,采用基于SVM的不完全窮舉特征選擇算法進行特征選擇。最后,肝纖維化量化分期過程是通過四級SVM分類器實現(xiàn)的,每級分類都使用了不同的特征組合。對于75例大鼠肝纖維化超聲圖像樣本,分類精度可以達到:100%,86.67%,100%,86.67%和93.33%。系統(tǒng)實現(xiàn)方面,首先,基于理論研究方法建立了肝纖維化分期模型訓練系統(tǒng),然后,基于訓練模型,建立了肝纖維化量化分期軟件系統(tǒng),完成了系統(tǒng)的界面設計。實驗表明,基于超聲圖像的肝纖維化分期軟件系統(tǒng)能夠實現(xiàn)肝纖維化診斷。
【關鍵詞】：肝纖維化 超聲圖像 多尺度灰度共生矩陣 小波多子圖共生矩陣 四級SVM分類器 肝纖維化量化分期系統(tǒng)
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB559;TP391.41;R575.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 課題來源及研究的背景和意義8-10
• 1.1.1 課題的來源8
• 1.1.2 課題研究的背景和意義8-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容12-15
• 第2章 感興趣區(qū)域提取和預處理15-24
• 2.1 引言15
• 2.2 圖像灰度特征及紋理特征15-18
• 2.2.1 灰度特征15-16
• 2.2.2 圖像紋理特征16-18
• 2.3 基于灰度特征的感興趣區(qū)域自動提取和預處理18-23
• 2.3.1 感興趣區(qū)域自動提取18-21
• 2.3.2 圖像預處理21-23
• 2.4 本章小結23-24
• 第3章 多尺度多子圖紋理特征提取24-38
• 3.1 引言24
• 3.2 基于灰度共生矩陣的紋理特征提取24-30
• 3.2.1 灰度共生矩陣法24-28
• 3.2.2 多尺度灰度共生矩陣紋理特征提取算法28-30
• 3.3 基于小波變換的紋理特征提取30-35
• 3.3.1 小波變換紋理特征提取算法30-32
• 3.3.2 小波多子圖共生矩陣紋理特征提取算法32-35
• 3.4 多尺度多子圖紋理特征提取結果分析35-37
• 3.5 本章小結37-38
• 第4章 基于SVM的特征選擇和分類38-49
• 4.1 引言38
• 4.2 SVM算法原理38-41
• 4.3 基于SVM的特征選擇算法41-42
• 4.4 基于SVM的分級分類算法42-43
• 4.5 特征選擇和分類結果43-48
• 4.5.1 特征選擇結果43-45
• 4.5.2 分類器參數(shù)選擇45-46
• 4.5.3 分類結果46-47
• 4.5.4 對比實驗47-48
• 4.6 本章小結48-49
• 第5章 肝纖維化分期系統(tǒng)實現(xiàn)49-60
• 5.1 引言49
• 5.2 肝纖維化分期系統(tǒng)總體設計49-50
• 5.3 纖維化分期模型訓練系統(tǒng)50-51
• 5.4 肝纖維化量化分期系統(tǒng)51-58
• 5.4.1 系統(tǒng)設計51-52
• 5.4.2 打分模塊設計52-53
• 5.4.3 映射函數(shù)設計53-56
• 5.4.4 系統(tǒng)人機交互界面56-58
• 5.5 本章小結58-60
• 結論60-61
• 參考文獻61-65
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其它成果65-67
• 致謝67

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  本文關鍵詞：基于超聲圖像的肝纖維化分期研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：459513