本文關(guān)鍵詞：基于PET-CT的孤立性肺結(jié)節(jié)分割及分類方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著胸部PET-CT圖像在臨床上的應(yīng)用越來(lái)越廣,PET-CT技術(shù)已經(jīng)成為醫(yī)生進(jìn)行肺部功能評(píng)估以及肺結(jié)節(jié)病理研究與診斷的重要手段之一。然而,PET-CT掃描會(huì)產(chǎn)生大量的圖像數(shù)據(jù),直接增加醫(yī)生的工作量,帶來(lái)漏診率和誤診率的增加。計(jì)算機(jī)輔助診斷方法是結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)和影像學(xué)診斷方法進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像中病變的輔助檢測(cè)和診斷的,相對(duì)于主觀的、不穩(wěn)定的人工閱片,計(jì)算機(jī)相對(duì)客觀和一致的判斷能夠提高對(duì)病變檢測(cè)和診斷的敏感性和特異性。孤立性肺結(jié)節(jié)是大多數(shù)肺癌的早期表現(xiàn),盡早實(shí)現(xiàn)對(duì)孤立性肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)與診斷是提高患者生存率的關(guān)鍵。因此,基于PET-CT胸片的孤立性肺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷方法成為研究的熱點(diǎn)。在基于醫(yī)學(xué)影像的肺部疾病計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中,分割技術(shù)是實(shí)現(xiàn)孤立性肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的基礎(chǔ),分類技術(shù)是實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)良惡性診斷的關(guān)鍵,因此,本文的研究主要從肺結(jié)節(jié)的分割和分類算法展開(kāi)。在孤立性肺結(jié)節(jié)分割算法的研究方面,提出了一種基于子區(qū)域聚類的肺結(jié)節(jié)分割方法,其中的聚類算法是采用基于粒子群優(yōu)化的自生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該算法主要是針對(duì)含有磨玻璃、空泡等成分的非(亞)實(shí)性肺結(jié)節(jié)的分割問(wèn)題提出的,這一類肺結(jié)節(jié)由于其內(nèi)部密度不均勻、邊界對(duì)比度不高,而在傳統(tǒng)的分割算法中分割效果不理想。本文提出的分割方法首先將圖像粗分割為小區(qū)域,然后基于CT特征采用智能尋優(yōu)的聚類算法自適應(yīng)地進(jìn)行區(qū)域聚類,最后基于PET特征實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的檢測(cè)與分割。在臨床數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法對(duì)實(shí)性和非(亞)實(shí)性肺結(jié)節(jié)都能夠?qū)崿F(xiàn)完整分割。在孤立性肺結(jié)節(jié)分類算法的研究中,首先提取和構(gòu)造了孤立性肺結(jié)節(jié)的特征數(shù)據(jù)集,然后基于自生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在解決聚類和分類問(wèn)題中的優(yōu)勢(shì),構(gòu)建了一種基于混合優(yōu)化的自生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的分類器,研究了其在孤立性肺結(jié)節(jié)的分類應(yīng)用中的有效性。在分類器訓(xùn)練過(guò)程中,設(shè)計(jì)了一種綜合剪枝優(yōu)化和M-L優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法,有監(jiān)督地對(duì)分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。在測(cè)試階段,采用基于類中心距離和自動(dòng)連接距離的識(shí)別方法將病灶進(jìn)行良惡性分類。在分類數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于改進(jìn)自生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器能夠提高良惡性診斷的性能,實(shí)現(xiàn)更有效的肺結(jié)節(jié)分類。
【關(guān)鍵詞】：PET-CT 孤立性肺結(jié)節(jié) 分割 分類 自生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【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;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 醫(yī)學(xué)圖像分割10-11
• 1.2.2 醫(yī)學(xué)圖像分類11-12
• 1.3 課題來(lái)源及主要研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 醫(yī)學(xué)圖像處理相關(guān)技術(shù)綜述15-25
• 2.1 醫(yī)學(xué)圖像處理基本流程15-16
• 2.2 醫(yī)學(xué)圖像分割16-18
• 2.2.1 醫(yī)學(xué)圖像特點(diǎn)16
• 2.2.2 醫(yī)學(xué)圖像分割方法16-18
• 2.3 面向醫(yī)學(xué)圖像的分類18-23
• 2.3.1 基本模型19-21
• 2.3.2 評(píng)價(jià)方法21-23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第三章 基于PSO-SGNN的肺結(jié)節(jié)分割25-43
• 3.1 自生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25-30
• 3.1.1 聚類原理26-28
• 3.1.2 結(jié)構(gòu)優(yōu)化28-30
• 3.2 基于智能尋優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類30-34
• 3.2.1 自生成神經(jīng)森林30-32
• 3.2.2 種子樣本的智能尋優(yōu)32-34
• 3.3 基于聚類的分割算法實(shí)現(xiàn)34-38
• 3.3.1 肺結(jié)節(jié)圖像預(yù)處理35-36
• 3.3.2 圖像中子區(qū)域聚類36-37
• 3.3.3 ROI檢測(cè)與分割37-38
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果討論38-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于P-VH-SGNN的肺結(jié)節(jié)分類43-55
• 4.1 分類數(shù)據(jù)集43-49
• 4.1.1 原始數(shù)據(jù)采集43
• 4.1.2 肺結(jié)節(jié)醫(yī)學(xué)征象43-46
• 4.1.3 量化特征數(shù)據(jù)集46-49
• 4.2 構(gòu)造分類器49-53
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)生成49-52
• 4.2.2 分類識(shí)別52-53
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果討論53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 第五章 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 工作總結(jié)55-56
• 5.2 未來(lái)工作和展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-63
• 致謝63-65
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄65

【相似文獻(xiàn)】

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