【摘要】：肝臟是人體腹腔內(nèi)最大的的實(shí)質(zhì)性器官,其發(fā)病率高,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,病變種類(lèi)多,一直以來(lái)都是嚴(yán)重威脅人類(lèi)生命和健康的一大因素。對(duì)于肝臟腫瘤這一疾病,在臨床醫(yī)學(xué)上主要對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)的手段就是CT醫(yī)療影像診斷。現(xiàn)階段,這種方法實(shí)施過(guò)程的主體就是醫(yī)生。通過(guò)醫(yī)生自身的經(jīng)驗(yàn)以及知識(shí),再結(jié)合對(duì)于圖像的認(rèn)知最后進(jìn)行腫瘤良惡性診斷,因此診斷結(jié)果存在一定的主觀性同時(shí)與醫(yī)師的行醫(yī)經(jīng)驗(yàn)有很大的關(guān)聯(lián)性。況且醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)據(jù)量較大,醫(yī)生要在有限的時(shí)間里對(duì)影像進(jìn)行判斷識(shí)別,這在一定程度上是巨大的工作量。因此,在醫(yī)療學(xué)術(shù)領(lǐng)域中,對(duì)把能夠?qū)︶t(yī)療影像圖像進(jìn)行診斷識(shí)別并根據(jù)實(shí)際情況給出相應(yīng)的意見(jiàn)的這一技術(shù)即計(jì)算機(jī)輔助診療技術(shù)(Computer-aided diagnosis and treatment)提出了迫切的需求�；贑T圖像對(duì)肝臟腫瘤做出良惡性識(shí)別的計(jì)算機(jī)輔助診療技術(shù)是當(dāng)今國(guó)際研究領(lǐng)域中的難點(diǎn)問(wèn)題之一。隨著計(jì)算機(jī)和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,對(duì)于CT圖像中所體現(xiàn)出的各項(xiàng)特征進(jìn)行科學(xué)合理檢測(cè),這些特征分別包括統(tǒng)計(jì)特征紋理特征以及形狀特征。通過(guò)這種檢測(cè)分析的方法,可以對(duì)肝臟腫瘤進(jìn)行有效識(shí)別。本文基于圖像特征提取技術(shù),且應(yīng)用多示例學(xué)習(xí)(Multi-instance learning)為基礎(chǔ)的算法對(duì)肝臟腫瘤進(jìn)行良惡性識(shí)別,為醫(yī)師對(duì)肝臟腫瘤的良惡性識(shí)別提供必要且有效的輔助手段。在本文中,先提出了一種醫(yī)療圖像多示例包構(gòu)建方法,在多示例學(xué)習(xí)算法下實(shí)現(xiàn)了將整幅圖像整體進(jìn)行腫瘤識(shí)別的能力,很大程度上減少了醫(yī)生的手動(dòng)識(shí)別病變腫瘤區(qū)域的工作量,同時(shí)減少了由于醫(yī)生主觀性和經(jīng)驗(yàn)性導(dǎo)致的分類(lèi)樣本標(biāo)簽的誤差。其次,對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)典的多示例學(xué)習(xí)算法Citation-KNN進(jìn)行了基于包空間距離加權(quán)的改進(jìn),提出了 DWCKNN算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的算法在同樣的數(shù)據(jù)樣本的分類(lèi)實(shí)驗(yàn)中取得了較高的準(zhǔn)確性。
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：R735.7;TP391.41;TP181
【圖文】：

學(xué)碩士學(xué)位論文態(tài)，根據(jù)的是相應(yīng)位置對(duì)于Ｘ線束的吸收系數(shù)，且這些灰度像，在不同的設(shè)備之下，呈現(xiàn)出的圖像中的灰度像素?cái)?shù)量也不盡相邋１．０＊１．０ｒｎｗ，０．５＊０．５ｗｗ邋不等，ＳＰ６５５３６邋個(gè)，或５１２＊５１２，即邋２６２１４４像素特別小，數(shù)目就會(huì)特別多，構(gòu)成圖像就會(huì)越細(xì)致，即空間分辨

如果像素特別小，數(shù)目就會(huì)特別多，構(gòu)成圖像就會(huì)越細(xì)致，即空間分辨為（幻？）逡逑高【叫。逡逑圖１．１腹部ＣＴ圖像逡逑Ｆｉｇ．邋１．１邋Ａｂｄｏｍｉｎａｌ邋ＣＴ邋ｉｍａｇｅ逡逑１．３．２肝癌的ＣＴ圖像說(shuō)明逡逑肝癌的ＣＴ的圖像有著以下幾個(gè)特點(diǎn)：逡逑（１）

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2 沈t

本文編號(hào)：2730064