【摘要】：無線膠囊內(nèi)窺鏡(WCE)是一種具有重要臨床價值的革命性技術(shù),以其直觀、簡便、安全、無創(chuàng)、無痛、消化道全覆蓋等特性成為腸胃道特別是小腸病變檢測最具吸引力的醫(yī)療手段。但是WCE產(chǎn)生的巨大數(shù)量的圖像數(shù)據(jù)給醫(yī)生們檢查、定位和診斷病變圖像帶來了沉重的負(fù)擔(dān)。因此,本文對WCE影像的研究主要集中在WCE影像自動分段和病變圖像自動檢測兩個方面。本文提出一種有效的方法幫助臨床醫(yī)生根據(jù)胃、小腸和大腸區(qū)域自動對WCE影像進(jìn)行分段。因為在WCE視頻幀中有許多可能的干擾因子,如氣泡、食物殘渣等,為了提取有效的特征,本文提出色彩顯著性區(qū)域檢測方法(CSD)來分割圖像幀中潛在的有效區(qū)域(VROF)。為了提高器官邊界定位的性能,我們設(shè)計出監(jiān)視-判別模型。并且設(shè)計了兩種描述WCE圖像的新特征:一種是基于視覺感知的色彩-紋理融合特征(CTVP),由HS直方圖和灰度共生矩陣(GLCM)特征構(gòu)建而成;另一種是局部二值模式的色彩模型化特征(CCLBP),其中包括兩種模式:灰度模式和色彩角模式。此外,還利用支持向量機(jī)(SVM)分類器來定位精確的器官邊界。從來自中國、中東和歐洲的大量真實WCE影像中得到的實驗結(jié)果表明,該方法提高了器官邊界定位的準(zhǔn)確性和效率。在WCE影像分段技術(shù)的基礎(chǔ)上,兩種策略被設(shè)計出來自動檢測小腸的隆起性病變,即基于局部特征的詞袋方法(BOLF)和基于遷移學(xué)習(xí)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。一方面,我們提出了一種改進(jìn)的BOLF方法,用于檢測WCE圖像中的隆起性病變圖像。相較于傳統(tǒng)的BOF方法,我們提取了不同的紋理特征(如CCLBP),而不是利用尺度不變的特征變換(SIFT)這種局部特征描述子。具體來說,我們研究了不同關(guān)鍵點計算方法,不同的局部紋理特征,斑塊大小和不同的視覺詞匯數(shù)量對分類性能的影響。另一方面,我們也考慮使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),通過遷移學(xué)習(xí)來檢測小腸的隆起性病灶圖像�；贑NN的方法需要大量的數(shù)據(jù)來進(jìn)行復(fù)雜的端到端分類過程。然而事實上,我們很難收集許多病變圖像。為了克服這一問題,可以將預(yù)先訓(xùn)練的CNN通過明確優(yōu)化后應(yīng)用到這個領(lǐng)域。這樣一個預(yù)先訓(xùn)練過的CNN主要是用于普遍的圖像分類任務(wù),在那里有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們從實驗上顯示,在使用當(dāng)前的CNN優(yōu)秀架構(gòu)(InceptionV3)時,微調(diào)后的CNN特征相較于傳統(tǒng)的人工設(shè)計的特征在檢測隆起性病變圖像上獲得更好的性能。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;R574.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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2 郭桂華;尹淑新;周新穎;唐立偉;趙俠;;膠囊內(nèi)鏡在消化道疾病中的應(yīng)用[J];山東醫(yī)藥;2009年21期

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本文編號：2627460