本文關(guān)鍵詞：基于PET-CT的孤立性肺結(jié)節(jié)診斷模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：最近十年內(nèi)肺癌在全球各個(gè)國(guó)家的病死率呈逐年遞增局勢(shì)。在早期階段診斷過(guò)程中,大量的肺部斷層掃描圖像以及醫(yī)師專業(yè)水平不同,視覺(jué)觀察結(jié)節(jié)的局限性是導(dǎo)致結(jié)節(jié)誤診和漏診率居高不下的主要原因。在肺癌計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)/診斷中,肺實(shí)質(zhì)的精確分割和肺結(jié)節(jié)的良惡性識(shí)別是提高肺癌治愈率的重要步驟。本文對(duì)當(dāng)前肺癌輔助診斷模型中常用的算法進(jìn)行深入了解和研究,并分析了遇到的難題和現(xiàn)有方法存在的缺陷,然后針對(duì)其提出了改進(jìn)方法。圍繞PET-CT影像學(xué)技術(shù)在肺癌臨床診斷過(guò)程中的發(fā)展應(yīng)用這一背景,針對(duì)孤立性肺結(jié)節(jié)診斷模型進(jìn)行了研究,主要的研究工作包括以下兩個(gè)方面:1.在臨床診斷中遇到復(fù)雜型肺區(qū)和胸腔含有胸膜型結(jié)節(jié)的情況時(shí),針對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)法分割肺實(shí)質(zhì)過(guò)程中,無(wú)法準(zhǔn)確包含胸膜型結(jié)節(jié)以及較好的保留肺部輪廓的邊緣信息特征的問(wèn)題,本文在區(qū)域生長(zhǎng)法進(jìn)行肺實(shí)質(zhì)的初步分割的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)提出基于改進(jìn)滾球法的半自動(dòng)的肺實(shí)質(zhì)修補(bǔ)方法,此方法有效的修補(bǔ)肺實(shí)質(zhì)輪廓缺損,提高了肺實(shí)質(zhì)分割的精確性,修補(bǔ)后的肺實(shí)質(zhì)接近醫(yī)師手動(dòng)分割的肺實(shí)質(zhì),并良好的保留的肺輪廓邊緣信息,為后期孤立性肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)提供重要基礎(chǔ),有效的降低輔助診斷模型的漏診率。2.在考慮分析孤立性肺結(jié)節(jié)功能影像和結(jié)構(gòu)影像的混合成像圖像視覺(jué)特征的基礎(chǔ)上,充分結(jié)合患者的臨床統(tǒng)計(jì)征象以及定期追蹤檢查征象,并且通過(guò)分析各個(gè)征象與結(jié)節(jié)良性、惡性之間的關(guān)聯(lián)性構(gòu)建一個(gè)高相關(guān)、低冗余的優(yōu)化特征子集。由于支持向量機(jī)對(duì)結(jié)節(jié)進(jìn)行良惡性分類時(shí)存在大量錯(cuò)分樣本集中在分類超平面附近,同時(shí)沒(méi)有充分考慮分類超平面受多個(gè)特征的影響。本文針對(duì)這些問(wèn)題,在基于當(dāng)前結(jié)節(jié)良惡性分類診斷規(guī)則的基礎(chǔ)上,結(jié)合傳統(tǒng)支持向量機(jī)與K最近鄰分類算法各自特點(diǎn),利用多維度的征象信息和分類不確定性樣本點(diǎn)與附近樣本點(diǎn)的相關(guān)性,構(gòu)建基于SVM-KNN的肺結(jié)節(jié)良惡性識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)的肺結(jié)節(jié)分類輔助診斷。通過(guò)對(duì)診斷模型性能的有效性驗(yàn)證,本文方法在提高良性與惡性結(jié)節(jié)分類準(zhǔn)確率同時(shí),降低了假陽(yáng)性結(jié)節(jié)出現(xiàn)的概率,具有較高的靈敏度,對(duì)孤立性肺結(jié)節(jié)的良惡性定性問(wèn)題上提供了高效、客觀、便捷的輔助手段,對(duì)臨床早期發(fā)現(xiàn)肺癌有積極作用。
【關(guān)鍵詞】：孤立性肺結(jié)節(jié) PET-CT 肺實(shí)質(zhì)分割 K最近鄰分類 支持向量機(jī) 肺結(jié)節(jié)分類
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R734.2;TP18
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 論文研究背景與意義10-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀和存在問(wèn)題12-18
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.2 存在問(wèn)題17-18
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)18-22
• 第二章 基于改進(jìn)滾球法的肺實(shí)質(zhì)分割22-44
• 2.1 引言22-23
• 2.2 基于區(qū)域生長(zhǎng)法的肺實(shí)質(zhì)分割23-25
• 2.3 左右肺分割25-28
• 2.3.1 左右肺連接判斷25-26
• 2.3.2 左右肺分離26-28
• 2.4 肺實(shí)質(zhì)邊緣的修補(bǔ)28-35
• 2.4.1 邊界搜索算法提取肺部輪廓29-31
• 2.4.2 基于Douglas-Peuker算法優(yōu)化輪廓31-32
• 2.4.3 建立回歸模型得到滾球半徑32-35
• 2.5 修補(bǔ)方法評(píng)價(jià)指標(biāo)35-37
• 2.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和討論37-41
• 2.7 本章小結(jié)41-44
• 第三章 基于PET/CT的孤立性肺結(jié)節(jié)特征集構(gòu)建44-56
• 3.1 引言44
• 3.2 臨床檢測(cè)方法與病例資料44-47
• 3.3 診斷模型征象47-49
• 3.3.1 孤立性肺結(jié)節(jié)CT征象47-48
• 3.3.2 孤立性肺結(jié)節(jié)PET征象48
• 3.3.3 病例臨床統(tǒng)計(jì)征象48-49
• 3.4 特征納入及量化標(biāo)準(zhǔn)49-51
• 3.5 特征集的構(gòu)建51-53
• 3.6 本章小結(jié)53-56
• 第四章 孤立性肺結(jié)節(jié)診斷模型研究56-68
• 4.1 引言56
• 4.2 SVM-KNN肺結(jié)節(jié)分類模型構(gòu)建56-61
• 4.2.1 支持向量機(jī)原理56-57
• 4.2.2 SVM-KNN構(gòu)建原理57-59
• 4.2.3 SVM-KNN構(gòu)建59-61
• 4.3 肺結(jié)節(jié)良惡性分類模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)61-63
• 4.4 診斷模型評(píng)價(jià)63-66
• 4.5 本章小結(jié)66-68
• 第五章 總結(jié)與展望68-72
• 5.1 總結(jié)68-69
• 5.2 后續(xù)的工作與展望69-72
• 參考文獻(xiàn)72-78
• 致謝78-80
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄80

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本文編號(hào)：509142