本文關鍵詞：寬間隔二階導數光譜分析方法用于體內檢測宮頸癌前病變，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：高光譜成像技術由于其高效準確性和無創(chuàng)性的優(yōu)點,對于改善宮頸癌前病變的檢測現狀具有很大的潛力。近年來,高光譜成像技術的這一應用也吸引了國內外很多課題組對此展開了研究。本文研究了高光譜成像技術運用于宮頸癌前病變的體內檢測。通過開展嚴謹規(guī)范的臨床實驗,利用高光譜影像系統對整個宮頸進行反射光成像,再運用寬間隔的二階導數光譜分析方法對宮頸組織的反射光譜進行分析處理。最后,結合最小距離圖像分割算法將整個宮頸按照病變程度劃分為正常,炎癥和高度宮頸上皮內瘤變(CIN)三個部分,這里的高度宮頸上皮內瘤變主要針對的是第二階段和第三階段(CIN2和CIN3)的較深度病變。具體研究內容包括： (1)本課題旨在直觀快速地獲得宮頸組織的病變情況,所以采取了對整個宮頸組織在波長為600nm到800nm范圍內成像的方法,波長間隔為2nnm。在寬視場成像方法中,光照的不均勻性成為了不可避免的問題。這極大地影響了研究人員觀察和獲取宮頸組織反射光譜的光譜特征。因此我們提出了采用寬間隔的二階導數方法對宮頸組織反射光譜進行分析。因為導數光譜有一個顯著的優(yōu)點就是相比于其他分析方法,它對光照的不均勻性比較不敏感。它能夠有效地優(yōu)化背景噪聲,從而更好地對光譜特征進行匹配,提高數據之間的分離性。 (2)高光譜影像系統不僅笨重昂貴,而且整個成像過程比較耗時。這些不僅會阻礙這套儀器設備的推廣,而且相對耗時的高光譜成像過程有可能使影像質量受到干擾,例如組織和相機的相對位置發(fā)生改變。因此,我們希望通過尋找有效的光譜特征來盡可能減少所使用的波段。本文中提出的寬間隔二階導數光譜分析方法在其計算過程中,每個特定間隔的二階導數值的計算僅僅需要三個特定的波長。所以,我們希望能獲得一個最佳的二階導數值,這個導數值能夠快速準確地將宮頸組織劃分為與活檢病理結果相符合的組織分類結果。在二階導數光譜分析方法的基礎上,實驗中所用到的600nm到800nm的波段按照不同的波段間隔能夠組成數量龐大的波段組合。因此,我們設計了一個波段組合篩選器,對這些波段組合按照類的可分離性進行篩選。最終獲得了能夠快速將宮頸組織準確分類的三個波長,分別為620nm,696nm和772nm,波長間隔為76nm。 (3)運用所選擇的三個特征波長(分別為620nm、696nm和772nm,波長間隔為76nm)結合基于歐幾里得距離的最小距離圖像分割算法,將宮頸組織劃分為正常,炎癥和高度CIN病變三種組織類型。分類結果與活檢病理結果對照,并由病理科醫(yī)生和門診醫(yī)生進行審查。 (4)從生物病理學角度分析所選擇的三個特征波長(分別為620nm、696nm和772nm,波長間隔為76nm)是如何影響宮頸組織的反射光譜。我們查找了大量現有的文獻和數據,在600nm到800nm之間,對宮頸組織反射光譜隨著病變的發(fā)展而發(fā)生的變化進行深入研究分析。通過深入地了解宮頸組織構造和在病變過程中宮頸組織成分含量的變化,結合所選擇的特征波長分析這些變化對宮頸組織整體的光譜響應的影響。 (5)在350nm和650nmm之間對宮頸組織進行光學建模,實現了宮頸組織反射光譜的快速準確重構。通過宮頸組織的光學建模研究來分析宮頸組織在其病變過程中是如何改變其整體的光學特性,通過定量的結果來理解組織的生理病變如何影響其整體的光譜響應。
【關鍵詞】：高光譜成像技術 寬間隔二階導數光譜分析法 光照不均勻性 高度宮頸上皮內瘤變(CIN) 光學建模
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R737.33;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-24
• 1.1 引言10-11
• 1.2 研究背景11-19
• 1.2.1 光譜技術在生物醫(yī)學工程中的應用分類11-14
• 1.2.2 宮頸組織介紹及其病變演進14-15
• 1.2.3 光譜技術運用于宮頸組織癌前病變檢測的研究現狀15-19
• 1.3 課題意義和主要研究內容19-24
• 1.3.1 課題意義19-21
• 1.3.2 課題主要研究內容21
• 1.3.3 論文的結構組織21-24
• 第2章 高光譜影像系統的搭建與臨床實驗24-30
• 2.1 引言24
• 2.2 高光譜相機的選擇24-27
• 2.3 材料和方法27-28
• 2.3.1 臨床數據采集27-28
• 2.3.2 臨床試驗步驟28
• 2.4 本章小結28-30
• 第3章 算法研究30-44
• 3.1 引言30
• 3.2 數據校正30-32
• 3.3 光譜分析32-41
• 3.4 圖像分割41-42
• 3.5 本章小結42-44
• 第4章 試驗結果分析44-58
• 4.1 引言44
• 4.2 圖像分割結果44-46
• 4.3 分類結果分析46-50
• 4.4 光學建模50-56
• 4.5 本章小結56-58
• 第5章 工作總結與展望58-60
• 參考文獻60-66
• 致謝66-68
• 在讀期間發(fā)表的論文68

【共引文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 趙振亮;塔西甫拉提.特依拜;孫倩;雷磊;張飛;;土壤光譜特征分析及鹽漬化信息提取——以新疆渭干河/庫車河綠洲為例[J];地理科學進展;2014年02期

2 宋育霖;彭彥昆;郭輝;張雷蕾;趙娟;;光學擴散特征的生鮮肉細菌總數的無損檢測方法[J];光譜學與光譜分析;2014年03期

3 李修華;李民贊;Won Suk Lee;Reza Ehsani;Ashish Ratn Mishra;;柑桔黃龍病的可見-近紅外光譜特征[J];光譜學與光譜分析;2014年06期

4 程術希;謝傳奇;王巧男;何勇;邵詠妮;;不同波長提取方法的高光譜成像技術檢測番茄葉片早疫病的研究[J];光譜學與光譜分析;2014年05期

5 吳麗如;唐志列;吳泳波;池妍;黃敏芳;;應用共焦空間微分顯微鏡獲取邊緣增強顯微圖像[J];光學學報;2014年03期

6 王弘;;嘉峪關市3350例社區(qū)婦女宮頸疾病篩查情況分析[J];甘肅醫(yī)藥;2014年05期

7 陶蘭花;塔西甫拉提·特依拜;買買提·沙吾提;姜紅濤;趙振亮;;土壤氯化鈉含量高光譜估算模型研究[J];地理與地理信息科學;2014年03期

8 宋革聯;余俊霖;劉飛;何勇;陳丹;莫旺成;;基于高光譜成像技術的菜青蟲生命狀態(tài)檢測研究[J];光譜學與光譜分析;2014年08期

9 呂建民;張家義;朱成;殷玉玲;李先江;;安徽省120922例宮頸癌篩查分析[J];安徽醫(yī)學;2014年07期

10 張筱蕾;劉飛;聶鵬程;何勇;鮑一丹;;高光譜成像技術的油菜葉片氮含量及分布快速檢測[J];光譜學與光譜分析;2014年09期

中國重要會議論文全文數據庫 前4條

1 李敬;陳浩;王遠;陳思;李壽濤;李世根;崔玉柱;;基于工業(yè)CT技術的結構尺寸測量精度研究[A];第十三屆中國體視學與圖像分析學術會議論文集[C];2013年

2 劉代志;何元磊;黃世奇;;基于地物波譜特性的高光譜圖像目標檢測與識別[A];國家安全地球物理叢書（七）——地球物理與核探測[C];2011年

3 張貝貝;何春曉;宋正波;婁廣媛;余新民;趙s，

本文編號：263378