近年來,隨著超聲診斷儀器的推陳出新,成像質(zhì)量越來越好,分辨效果越來越高,很多曾經(jīng)漏診的甲狀腺結(jié)節(jié)也被重現(xiàn)檢測出來了。發(fā)病率不斷升高的甲狀腺癌日益侵蝕著廣大患者的身體健康。因此,為了控制疾病的惡化,甲狀腺癌結(jié)節(jié)的良惡性鑒別成為了眼下十分有價值的研究熱點。如何在診斷過程中,運用最新技術(shù)提高篩查的效率和準確率,對降低醫(yī)務(wù)人員的工作強度,控制腫瘤惡化,提高患者的生活信心都有重大的意義。針對上述問題,本文同四川大學(xué)華西醫(yī)院超聲科合作,基于從臨床上真實采集的超聲甲狀腺結(jié)節(jié)圖像,運用數(shù)字圖像處理、水平集方法、集成學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域的知識,對甲狀腺結(jié)節(jié)ROI分割、特征提取、疾病分類、智能診斷系統(tǒng)等方面的工作展開了一系列的研究并取得了一些小小的進展。本文的主要完成了以下內(nèi)容:為了解決當前市面上的標注軟件無法滿足本課題的要求,本文自主設(shè)計編寫了一個多標簽ROI勾畫程序。該程序能方便、準確地標注ROI區(qū)域,并且可以保存多項難以用計算機自動提取的聲像學(xué)特征,對后續(xù)的分類實驗意義重大。并且該程序還支持用戶定制修改,遷移到其他標注任務(wù)中去。在結(jié)節(jié)分割方面,為了解決醫(yī)生純手工勾畫ROI的不一致性和全自動分割的低可靠性。... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

低亮度超聲圖片處理效果顯著可以看到，經(jīng)超聲儀器直出的超聲圖片對比度很低，細節(jié)被背景掩蓋而難以分辨

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文12甲狀腺結(jié)節(jié)分割領(lǐng)域，一個病灶常常包含很多信息，既有圖像信息，比如灰度信息、紋理信息，又有臨床信息，比如結(jié)節(jié)的大孝血流強弱、結(jié)節(jié)囊性或?qū)嵭圆∽�，而這些臨床信息需要專業(yè)的醫(yī)生進行標注。如何方便地在人工勾畫病灶的同時，依據(jù)診斷報告對結(jié)節(jié)進行多標簽的標注，成為了亟待解決的問題。本文基于Python，運用Qt工具包，開發(fā)了一款針對于甲狀腺結(jié)節(jié)分割的多標簽ROI勾畫程序，主程序設(shè)計流程圖如圖2-2所示：圖2-2多標簽標注主程序設(shè)計流程圖畫布子模塊的鼠標點擊事件的設(shè)計流程圖如圖2-3所示：

第二章超聲甲狀腺圖像預(yù)處理和ROI分割13圖2-3畫布子模塊鼠標事件流程圖初次打開這個程序如圖2-4所示，程序窗口左側(cè)是鼠標畫布，用來顯示圖片，同時也是鼠標勾畫的區(qū)域，如果沒有打開圖片，則顯示空白。圖2-4多標簽ROI勾畫程初始界面

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3399805