基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断方法研究

发布时间：2017-09-05 23:16

  本文关键词：基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断方法研究

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【摘要】：甲状腺肿瘤是增长速率最快的恶性肿瘤之一,其临床表现为甲状腺结节,B型超声技术是甲状腺结节的首选检查方法,甲状腺影像报告与数据系统(TI-RADS)中的超声征象描述和定性评价方案是甲状腺临床医生的重要参考标准,可帮助医生提高临床诊断准确率,但实际运用中甲状腺影像报告与数据系统缺乏相应的定量分析方法,本文主要研究了甲状腺影像报告与数据系统中超声征象的定量描述方法和结节边界分割方法。论文第1部分实现了甲状腺结节边缘的半自动分割。首先用双边滤波构建结节的多尺度图像,使用Canny、相位一致性和分水岭算法分割结节边界,通过不同的加权方式构建合适的局部代价函数,然后通过求取使用者提供的参考点间的最短路径得到初步分割结果,最后通过两步形态学操作优化边界。实验结果表明,本文提出的边界分割算法较好的实现了结节边界的分割。论文第2部分主要研究了甲状腺结节特征提取,通过借鉴TI-RADS和临床使用的其他特征,提取钙化、回声、后方回声、边缘、形状等特征。具体包括：基于MSER的钙化点和内部回声区域检测算法,对该算法输出的区域不能代表内部回声区域的案例提出了微调方案、通过最小二乘法和极坐标变换的提取形状的特征,如凹凸数,紧致度,极坐标描述子等、后方回声的区域提取算法和特征提取算法、边缘区域的特征提取算法、基于霍夫变换的仪器方位的检测等。论文第3部分研究了甲状腺结节彩色多普勒图像的特征提取,具体包括基于Alder标准的血流强度特征提取与分级方案和血流分布的特征提取及回归模型。论文第4部分实现了甲状腺结节的分类。首先提取结节的形状,钙化,回声,后方回声衰减,边缘,纵横比等特征,通过特征选择算法选出一组性能较好的特征集,通过交叉验证法训练分类器并进行分类。实验结果显示本文提出的特征相对于传统的图像纹理特征更适合甲状腺结节超声图像的分类。
【关键词】：超声图像 多普勒超声 甲状腺结节 边缘检测 特征提取
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R445.1;TB559;R736.1
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 引言11-15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.3 论文主要内容和结构安排18-20
• 1.4 论文使用的数据及实验条件20-21
• 第2章 二维超声图像的边界分割21-38
• 2.1 概述21-22
• 2.2 传统的图像分割技术22-26
• 2.2.1 基于阈值的图像分割22-23
• 2.2.2 基于边缘检测的图像分割23
• 2.2.3 NormalizedCut提取边缘23-25
• 2.2.4 活动轮廓模型25-26
• 2.3 本文提出的算法26-37
• 2.3.1 双边滤波26-28
• 2.3.2 相位一致性28-29
• 2.3.3 分水岭算法29-30
• 2.3.4 迪杰斯特拉算法30
• 2.3.5 算法处理过程及效果30-37
• 2.4 本章小结37-38
• 第3章 甲状腺超声图像的特征提取38-56
• 3.1 引言38
• 3.2 钙化特征提取38-43
• 3.3 形状特征的提取43-47
• 3.4 内部回声的提取及特征提取47-51
• 3.5 后方回声特征的提取51-53
• 3.6 边缘特征的提取53-54
• 3.7 仪器的偏转角度与结节的方位54-55
• 3.8 本章小结55-56
• 第4章 甲状腺结节多普勒图像的特征提取56-61
• 4.1 引言56
• 4.2 血管的检测56-57
• 4.3 多普勒图像的特征提取57-60
• 4.4 本章小结60-61
• 第5章 特征选择与分类61-68
• 5.1 特征选择61-63
• 5.2 支持向量机63-64
• 5.3 二维超声图像的分类器的分类64-67
• 5.4 本章小结67-68
• 结论与展望68-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-76
• 攻读硕士学位期间发表科研论文76
• 攻读硕士期间参与科研项目76

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本文编号：800770