基于超声图像的甲状腺结节分割与良恶性分类研究

发布时间：2021-09-18 08:19

　　近年来,随着超声诊断仪器的推陈出新,成像质量越来越好,分辨效果越来越高,很多曾经漏诊的甲状腺结节也被重现检测出来了。发病率不断升高的甲状腺癌日益侵蚀着广大患者的身体健康。因此,为了控制疾病的恶化,甲状腺癌结节的良恶性鉴别成为了眼下十分有价值的研究热点。如何在诊断过程中,运用最新技术提高筛查的效率和准确率,对降低医务人员的工作强度,控制肿瘤恶化,提高患者的生活信心都有重大的意义。针对上述问题,本文同四川大学华西医院超声科合作,基于从临床上真实采集的超声甲状腺结节图像,运用数字图像处理、水平集方法、集成学习等相关领域的知识,对甲状腺结节ROI分割、特征提取、疾病分类、智能诊断系统等方面的工作展开了一系列的研究并取得了一些小小的进展。本文的主要完成了以下内容:为了解决当前市面上的标注软件无法满足本课题的要求,本文自主设计编写了一个多标签ROI勾画程序。该程序能方便、准确地标注ROI区域,并且可以保存多项难以用计算机自动提取的声像学特征,对后续的分类实验意义重大。并且该程序还支持用户定制修改,迁移到其他标注任务中去。在结节分割方面,为了解决医生纯手工勾画ROI的不一致性和全自动分割的低可靠性。... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

低亮度超声图片处理效果显著可以看到，经超声仪器直出的超声图片对比度很低，细节被背景掩盖而难以分辨

电子科技大学硕士学位论文12甲状腺结节分割领域，一个病灶常常包含很多信息，既有图像信息，比如灰度信息、纹理信息，又有临床信息，比如结节的大孝血流强弱、结节囊性或实性病变，而这些临床信息需要专业的医生进行标注。如何方便地在人工勾画病灶的同时，依据诊断报告对结节进行多标签的标注，成为了亟待解决的问题。本文基于Python，运用Qt工具包，开发了一款针对于甲状腺结节分割的多标签ROI勾画程序，主程序设计流程图如图2-2所示：图2-2多标签标注主程序设计流程图画布子模块的鼠标点击事件的设计流程图如图2-3所示：

第二章超声甲状腺图像预处理和ROI分割13图2-3画布子模块鼠标事件流程图初次打开这个程序如图2-4所示，程序窗口左侧是鼠标画布，用来显示图片，同时也是鼠标勾画的区域，如果没有打开图片，则显示空白。图2-4多标签ROI勾画程初始界面

【参考文献】：
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本文编号：3399805