基于蝙蝠优化极限学习机的病脑检测系统
发布时间：2020-09-09 18:59
核磁共振成像(MRI)是医学临床中常用的一种检查手段。MRI对脑部疾病的早期发现和治疗有很重要的作用。但是MRI是一种三维成像技术,图像中包含丰富的信息,需要专业的医生才能分析解读。人工分析不仅会消耗大量的时间,而且不可避免地会出现错误。随着计算机视觉和人工智能算法的发展,病脑自动检测技术的研究越来越受到关注。病脑自动检测系统可以根据人脑MRI图像快速自动地诊断识别脑部是否患病、患有哪种疾病,为医生提供一个参考意见,提高诊断正确率,减轻病人的痛苦。最近十年,许多学者提出了他们的病脑自动检测算法,推动技术的发展。本文提出一种新的基于人脑MRI的病脑自动检测算法。首先,本研究对MRI样本进行二重二维离散小波变换(DWT),再从得到的小波子带中提取7个香农熵,组成图像的特征向量,名为小波熵(WE)。本文选择单隐层网络作为分类器,并使用极限学习机(ELM)算法来训练网络。不同于传统的网络训练算法,ELM不需要进行迭代循环,通过随机赋值与广义逆矩阵的求解,便可以完成训练,因此收敛速度极快。最后,本文采用蝙蝠算法(BA)对ELM的参数进行优化,进一步提高诊断的泛化性能和鲁棒性。实验中,本文使用了从哈佛大学医学院网站上获取的132个人脑MRI样本对算法性能进行评估。本文所有实验数据都是通过10次10折交叉验证采集的。实验结果显示,本文提出的WE+BA-ELM病脑自动检测算法可以达到98.33%的正确率,99.04%的灵敏度,和93.89%的特异度。本文还将WE+BA-ELM与其他5种最新的病脑检测算法进行 了比较,包括:DWT+PCA+RBFNN、WE+RBFNN、WE+KELM、WE+OS-ELM 和 FRFE+MLP+ST-Jaya,发现WE+BA-ELM的分类性能最优。本文提出的WE+BA-ELM可以精确地进行病脑诊断,正确率达到先进水平。WE可以用一个7×1的特征向量来描述原始大小为256×256像素的MRI图像,减少内存占用的同时还降低了计算复杂度。作为一种群智能优化算法,BA可以有效地对解空间进行搜索,并跳出局部最优解,找到全局最优解,消除了随机参数的影响,提高了 ELM的鲁棒性。未来,本研究会结合深度学习算法对病脑检测进行研究,具体方向包括:对病脑具体所患的疾病种类进行识别诊断;对病脑的病灶进行精确定位。
【学位单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP311.52;TP18
【部分图文】：
样本的病症有．？艾滋病性痴呆、阿尔茨海默症、阿尔茨海默视觉障碍、脑钙化、逡逑硬脑膜下血肿、神经胶质瘤、疱疹性脑炎、亨廷顿舞蹈病、莱姆病、脑膜瘤、运逡逑动神经元疾病、多发性硬化症皮克病等等。图２－１中列举了部分样本。所有图像逡逑都进行了配准，尺寸均为２５６Ｘ２５６像素。逡逑由于数据集中病脑样本数量远多于正常样本数量，所以本文在衡量分类性能逡逑时不仅仅使用分类正确率（ａｃｃｕｒａｃｙ），还引入了灵敏度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）和特异逡逑性（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）这两个标准，使得算法分类性能的比较更加科学。逡逑＿＿＿＿逡逑＿＿＿＿逡逑运动神经元病逦多发性硬化病逦皮克病逦肉瘤逡逑图２－１部分人脑ＭＲＩ样本逡逑６逡逑
能够根据信号自动调整。与ＦＴ使用的无限长三角函数基不同，ＷＴ使用了有限长逡逑并且会衰减的小波基，把时域信号转换到时频空间，可以通过平移缩放等操作方逡逑便地实现多尺度分析。信号分析示意图见图２－２。对于图像处理而言，小波可以逡逑实现自适应变焦分析，减少甚至消除特征的相关性，对于计算机视觉、人工智能、逡逑机器学习都有突出贡献％。逡逑Ａ逦ｈ逡逑振邋｜逦｜逦Ｉ逦频逡逑幅逦｜逦率逦逡逑时间逦傅换逡逑ｍ逦ｉ邋ｋ逡逑逦邋｜邋｜逡逑频逦；逦尺逦一１一一；一一！一｜—｜一逡逑P樺危危危危味儒义襄五五五五义稀 伞 垮呜澹慑澹卞澹慑澹慑澹慑澹薄垮义鲜奔溴问奔溴义隙淌备盗⒁侗浠诲涡〔ū浠诲义贤迹玻哺盗⒁逗托〔ǚ治鍪疽馔煎义弦话愕兀ㄒ桓銎椒娇苫妫ǎ簦男〔ū浠欢ㄒ逦哄义希祝裕蓿颍╁澹藉澹埽欤妫簦伲幔辏簦洌翦危ǎ玻保╁义希幔颍ǎ簦╁澹藉澹妫剑ㄥ危╁危ǎ玻玻╁义掀渲惺怯赡感〔ǎ蓿迹熬揭坪退醴派傻摹３叨龋峥刂菩〔ǖ纳戾义纤酰肫德氏喽杂Γ黄揭屏浚钥刂菩〔ㄆ揭凭嗬耄胧奔湎喽杂ΑＫ孀判〔ǚ皱义衔龅墓惴河τ茫鱿至诵矶嘀男〔ê谕迹玻沉芯倭瞬糠殖Ｓ眯〔āｅ义希瑰义
本文编号：2815343
【学位单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP311.52;TP18
【部分图文】：
样本的病症有．？艾滋病性痴呆、阿尔茨海默症、阿尔茨海默视觉障碍、脑钙化、逡逑硬脑膜下血肿、神经胶质瘤、疱疹性脑炎、亨廷顿舞蹈病、莱姆病、脑膜瘤、运逡逑动神经元疾病、多发性硬化症皮克病等等。图２－１中列举了部分样本。所有图像逡逑都进行了配准，尺寸均为２５６Ｘ２５６像素。逡逑由于数据集中病脑样本数量远多于正常样本数量，所以本文在衡量分类性能逡逑时不仅仅使用分类正确率（ａｃｃｕｒａｃｙ），还引入了灵敏度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）和特异逡逑性（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）这两个标准，使得算法分类性能的比较更加科学。逡逑＿＿＿＿逡逑＿＿＿＿逡逑运动神经元病逦多发性硬化病逦皮克病逦肉瘤逡逑图２－１部分人脑ＭＲＩ样本逡逑６逡逑
能够根据信号自动调整。与ＦＴ使用的无限长三角函数基不同，ＷＴ使用了有限长逡逑并且会衰减的小波基，把时域信号转换到时频空间，可以通过平移缩放等操作方逡逑便地实现多尺度分析。信号分析示意图见图２－２。对于图像处理而言，小波可以逡逑实现自适应变焦分析，减少甚至消除特征的相关性，对于计算机视觉、人工智能、逡逑机器学习都有突出贡献％。逡逑Ａ逦ｈ逡逑振邋｜逦｜逦Ｉ逦频逡逑幅逦｜逦率逦逡逑时间逦傅换逡逑ｍ逦ｉ邋ｋ逡逑逦邋｜邋｜逡逑频逦；逦尺逦一１一一；一一！一｜—｜一逡逑P樺危危危危味儒义襄五五五五义稀 伞 垮呜澹慑澹卞澹慑澹慑澹慑澹薄垮义鲜奔溴问奔溴义隙淌备盗⒁侗浠诲涡〔ū浠诲义贤迹玻哺盗⒁逗托〔ǚ治鍪疽馔煎义弦话愕兀ㄒ桓銎椒娇苫妫ǎ簦男〔ū浠欢ㄒ逦哄义希祝裕蓿颍╁澹藉澹埽欤妫簦伲幔辏簦洌翦危ǎ玻保╁义希幔颍ǎ簦╁澹藉澹妫剑ㄥ危╁危ǎ玻玻╁义掀渲惺怯赡感〔ǎ蓿迹熬揭坪退醴派傻摹３叨龋峥刂菩〔ǖ纳戾义纤酰肫德氏喽杂Γ黄揭屏浚钥刂菩〔ㄆ揭凭嗬耄胧奔湎喽杂ΑＫ孀判〔ǚ皱义衔龅墓惴河τ茫鱿至诵矶嘀男〔ê谕迹玻沉芯倭瞬糠殖Ｓ眯〔āｅ义希瑰义
本文编号：2815343
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