皮肤镜下皮肤癌的检测与识别方法的研究
发布时间：2022-01-17 21:14
近些年来皮肤癌的患病人数不断攀升,在皮肤癌中黑色素瘤的占比较高,而且黑色素瘤的死亡率十分高。如果能够在黑色素瘤早期阶段将其诊断出来,患者的存活率将大大提高。但是由于痣和黑色素瘤具有极其相似的外观和症状,医生仅凭观察很难对黑色素瘤进行诊断。针对这个问题,本文旨在设计一种辅助诊断方法,该方法可以检测和识别皮肤镜图像中的黑色素瘤、痣和基底细胞癌,并在皮肤癌的识别阶段获得更高的精度。本文主要工作如下:1.由于皮肤镜对皮肤癌区域进行了放大之后会将一些影响皮肤科医生观察的因素进行放大,比如毛发、血管等。并且皮肤镜图像在采集的过程中也很容易产生一些噪声。针对这些问题,本文设计了一种皮肤镜图像预处理方法,该方法由毛发去除算法、高斯滤波器和维纳滤波器组成。通过实验结果可以看到本文设计的预处理方法可以有效减小噪声对皮损区域的分割结果和特征提取受到的影响,并且可以提升分类结果的准确率。2.由于当前的计算机辅助诊断方法不能有效地在黑色素瘤早期阶段对其进行诊断,因此在黑色素瘤早期阶段寻找更有代表性的特征仍然是一项具有挑战性的任务。针对这个问题,本文设计了一个特征组合,其包含了纹理特征和颜色特征,并对提取的特征进...
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
皮肤
重庆邮电大学硕士学位论文第1章绪论1第1章绪论目前皮肤癌已经成为全世界范围内最常见的癌症类型。据统计超过九成的皮肤癌案例都是由于皮肤暴露在紫外线而造成的，而在我们身体中皮肤是最大的器官并且位于身体最外部，很容易受到紫外线照射。随着皮肤癌发病率迅速上升，为了辅助皮肤科医生诊断皮肤癌，本文专注于皮肤镜图像中的皮肤癌区域检测识别研究，旨在开发一套可以准确检测皮肤癌的自动化计算机辅助方法。本章主要阐述皮肤癌区域检测识别的研究背景及意义，同时对目前主流的皮肤癌计算机辅助系统进行了描述，最后介绍了本文的研究内容。1.1研究背景及意义1.1.1研究背景从医学的角度出发，恶性肿瘤可以分为癌、肉瘤和癌肉瘤[1]，其中癌是上皮组织病变而引发的一种恶性肿瘤，而皮肤癌是癌中占比较高的一种癌症。黑色素瘤(melanoma)、基底细胞癌(basal-cellcarcinoma，BCC)和鳞状细胞癌(squamous-cellskincancer，SCC)是皮肤癌中占比较高的三种癌症[2]，如图1.1所示。(a)鳞状细胞癌(b)基底细胞癌(c)黑色素瘤图1.1皮肤癌的皮肤镜图像黑色素瘤的起因是源于皮肤的黑色素细胞(melanocytes)，为了预防人们的皮肤受到太阳光的过度照射而致使皮肤受到损伤，人们皮肤在感受到紫外线后会催促黑色素细胞生成一种物质来保护皮肤，通常人们将这种物质称作黑色素。但如果黑色素出现过度增长的情况，皮肤表面就会逐渐形成黑色素瘤。黑色素瘤的详细形成过程如下所示：在最开始黑色素细胞由于失控生长而导致黑色素过度增长，然后随着
重庆邮电大学硕士学位论文第1章绪论4(a)皮肤镜(b)临床观察图像和皮肤镜图像图1.2皮肤镜和皮肤镜图像人体皮肤上的病理区域（比如皮肤癌）由于在形状、颜色和大小等方面的多样性使得病理区域的复杂度比较高，因此人们对皮肤上病理区域的认识主观性强。为了得到统一的评价标准，皮肤科医生通过结合皮肤镜图像所展现的图像结构来分析皮损区域病变的过程而归纳总结出了多个黑色素瘤诊断规则[7]，如：模式分析法(patternanalysis)[8]，7点特征法(7-pointchecklist)[9]，孟氏法则(menziesmethod)[10]，ABCD准则(ABCDrule)[11]，CASH法(cashmethod)[12]。其中Stolz提出的ABCD准则从四个方面对皮肤癌进行判断，分别是皮肤癌的颜色和结构是否对称，边界的清晰与否，皮肤癌包含的颜色数量（白色、红色、浅褐色、深棕色、蓝灰色和黑色）以及皮肤癌包含的各种结构（条纹结构、网状结构以及无结构区域等）；孟氏法则通过判断如果皮肤癌不包含任意一个不相关特征，而至少包含一个相关特征，那么就可以将皮肤癌诊断为黑色素瘤。通常不相关特征包括结构的对称性和颜色单一性，而相关特征则包括蓝白色结构、暗褐色斑点聚集、足状结构、放射状结构、疤痕状结构、不规则点和小球、多种颜色和不规则网络等九个结构；7点特征法包含了七个判断标准，分别由三个主要标准和四个次要标准组成。1.1.2研究意义通过前面的研究背景可以得知，如果黑色素瘤患者能够在黑色素瘤的早期阶段就进行治疗，可以大大提高黑色素瘤的治愈率。但如果等到黑色素瘤发展到侵入性放射状生长阶段，这个阶段的黑色素瘤癌细胞会快速扩散，而由于目前针对这个阶段的黑色素瘤缺乏有效的治疗手段，而会给患者带来沉重的经济负担和精神压力。因此如何在黑色素瘤的早期阶段完成诊断
【参考文献】：
硕士论文
[1]面部皮肤评测系统的设计与实现[D]. 林绵.华南理工大学 2016
本文编号：3595450
【文章来源】：重庆邮电大学重庆市
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
皮肤
重庆邮电大学硕士学位论文第1章绪论1第1章绪论目前皮肤癌已经成为全世界范围内最常见的癌症类型。据统计超过九成的皮肤癌案例都是由于皮肤暴露在紫外线而造成的，而在我们身体中皮肤是最大的器官并且位于身体最外部，很容易受到紫外线照射。随着皮肤癌发病率迅速上升，为了辅助皮肤科医生诊断皮肤癌，本文专注于皮肤镜图像中的皮肤癌区域检测识别研究，旨在开发一套可以准确检测皮肤癌的自动化计算机辅助方法。本章主要阐述皮肤癌区域检测识别的研究背景及意义，同时对目前主流的皮肤癌计算机辅助系统进行了描述，最后介绍了本文的研究内容。1.1研究背景及意义1.1.1研究背景从医学的角度出发，恶性肿瘤可以分为癌、肉瘤和癌肉瘤[1]，其中癌是上皮组织病变而引发的一种恶性肿瘤，而皮肤癌是癌中占比较高的一种癌症。黑色素瘤(melanoma)、基底细胞癌(basal-cellcarcinoma，BCC)和鳞状细胞癌(squamous-cellskincancer，SCC)是皮肤癌中占比较高的三种癌症[2]，如图1.1所示。(a)鳞状细胞癌(b)基底细胞癌(c)黑色素瘤图1.1皮肤癌的皮肤镜图像黑色素瘤的起因是源于皮肤的黑色素细胞(melanocytes)，为了预防人们的皮肤受到太阳光的过度照射而致使皮肤受到损伤，人们皮肤在感受到紫外线后会催促黑色素细胞生成一种物质来保护皮肤，通常人们将这种物质称作黑色素。但如果黑色素出现过度增长的情况，皮肤表面就会逐渐形成黑色素瘤。黑色素瘤的详细形成过程如下所示：在最开始黑色素细胞由于失控生长而导致黑色素过度增长，然后随着
重庆邮电大学硕士学位论文第1章绪论4(a)皮肤镜(b)临床观察图像和皮肤镜图像图1.2皮肤镜和皮肤镜图像人体皮肤上的病理区域（比如皮肤癌）由于在形状、颜色和大小等方面的多样性使得病理区域的复杂度比较高，因此人们对皮肤上病理区域的认识主观性强。为了得到统一的评价标准，皮肤科医生通过结合皮肤镜图像所展现的图像结构来分析皮损区域病变的过程而归纳总结出了多个黑色素瘤诊断规则[7]，如：模式分析法(patternanalysis)[8]，7点特征法(7-pointchecklist)[9]，孟氏法则(menziesmethod)[10]，ABCD准则(ABCDrule)[11]，CASH法(cashmethod)[12]。其中Stolz提出的ABCD准则从四个方面对皮肤癌进行判断，分别是皮肤癌的颜色和结构是否对称，边界的清晰与否，皮肤癌包含的颜色数量（白色、红色、浅褐色、深棕色、蓝灰色和黑色）以及皮肤癌包含的各种结构（条纹结构、网状结构以及无结构区域等）；孟氏法则通过判断如果皮肤癌不包含任意一个不相关特征，而至少包含一个相关特征，那么就可以将皮肤癌诊断为黑色素瘤。通常不相关特征包括结构的对称性和颜色单一性，而相关特征则包括蓝白色结构、暗褐色斑点聚集、足状结构、放射状结构、疤痕状结构、不规则点和小球、多种颜色和不规则网络等九个结构；7点特征法包含了七个判断标准，分别由三个主要标准和四个次要标准组成。1.1.2研究意义通过前面的研究背景可以得知，如果黑色素瘤患者能够在黑色素瘤的早期阶段就进行治疗，可以大大提高黑色素瘤的治愈率。但如果等到黑色素瘤发展到侵入性放射状生长阶段，这个阶段的黑色素瘤癌细胞会快速扩散，而由于目前针对这个阶段的黑色素瘤缺乏有效的治疗手段，而会给患者带来沉重的经济负担和精神压力。因此如何在黑色素瘤的早期阶段完成诊断
【参考文献】：
硕士论文
[1]面部皮肤评测系统的设计与实现[D]. 林绵.华南理工大学 2016
本文编号：3595450
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3595450.html
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