基于PET-CT的孤立性肺结节诊断模型研究

发布时间：2017-07-02 08:14

  本文关键词：基于PET-CT的孤立性肺结节诊断模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：最近十年内肺癌在全球各个国家的病死率呈逐年递增局势。在早期阶段诊断过程中,大量的肺部断层扫描图像以及医师专业水平不同,视觉观察结节的局限性是导致结节误诊和漏诊率居高不下的主要原因。在肺癌计算机辅助检测/诊断中,肺实质的精确分割和肺结节的良恶性识别是提高肺癌治愈率的重要步骤。本文对当前肺癌辅助诊断模型中常用的算法进行深入了解和研究,并分析了遇到的难题和现有方法存在的缺陷,然后针对其提出了改进方法。围绕PET-CT影像学技术在肺癌临床诊断过程中的发展应用这一背景,针对孤立性肺结节诊断模型进行了研究,主要的研究工作包括以下两个方面:1.在临床诊断中遇到复杂型肺区和胸腔含有胸膜型结节的情况时,针对区域生长法分割肺实质过程中,无法准确包含胸膜型结节以及较好的保留肺部轮廓的边缘信息特征的问题,本文在区域生长法进行肺实质的初步分割的基础上,设计提出基于改进滚球法的半自动的肺实质修补方法,此方法有效的修补肺实质轮廓缺损,提高了肺实质分割的精确性,修补后的肺实质接近医师手动分割的肺实质,并良好的保留的肺轮廓边缘信息,为后期孤立性肺结节的检测提供重要基础,有效的降低辅助诊断模型的漏诊率。2.在考虑分析孤立性肺结节功能影像和结构影像的混合成像图像视觉特征的基础上,充分结合患者的临床统计征象以及定期追踪检查征象,并且通过分析各个征象与结节良性、恶性之间的关联性构建一个高相关、低冗余的优化特征子集。由于支持向量机对结节进行良恶性分类时存在大量错分样本集中在分类超平面附近,同时没有充分考虑分类超平面受多个特征的影响。本文针对这些问题,在基于当前结节良恶性分类诊断规则的基础上,结合传统支持向量机与K最近邻分类算法各自特点,利用多维度的征象信息和分类不确定性样本点与附近样本点的相关性,构建基于SVM-KNN的肺结节良恶性识别模型,实现无创的肺结节分类辅助诊断。通过对诊断模型性能的有效性验证,本文方法在提高良性与恶性结节分类准确率同时,降低了假阳性结节出现的概率,具有较高的灵敏度,对孤立性肺结节的良恶性定性问题上提供了高效、客观、便捷的辅助手段,对临床早期发现肺癌有积极作用。
【关键词】：孤立性肺结节 PET-CT 肺实质分割 K最近邻分类 支持向量机 肺结节分类
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R734.2;TP18
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-22
• 1.1 论文研究背景与意义10-12
• 1.2 研究现状和存在问题12-18
• 1.2.1 国内外研究现状13-17
• 1.2.2 存在问题17-18
• 1.3 论文的研究内容及组织结构18-22
• 第二章 基于改进滚球法的肺实质分割22-44
• 2.1 引言22-23
• 2.2 基于区域生长法的肺实质分割23-25
• 2.3 左右肺分割25-28
• 2.3.1 左右肺连接判断25-26
• 2.3.2 左右肺分离26-28
• 2.4 肺实质边缘的修补28-35
• 2.4.1 边界搜索算法提取肺部轮廓29-31
• 2.4.2 基于Douglas-Peuker算法优化轮廓31-32
• 2.4.3 建立回归模型得到滚球半径32-35
• 2.5 修补方法评价指标35-37
• 2.6 实验结果和讨论37-41
• 2.7 本章小结41-44
• 第三章 基于PET/CT的孤立性肺结节特征集构建44-56
• 3.1 引言44
• 3.2 临床检测方法与病例资料44-47
• 3.3 诊断模型征象47-49
• 3.3.1 孤立性肺结节CT征象47-48
• 3.3.2 孤立性肺结节PET征象48
• 3.3.3 病例临床统计征象48-49
• 3.4 特征纳入及量化标准49-51
• 3.5 特征集的构建51-53
• 3.6 本章小结53-56
• 第四章 孤立性肺结节诊断模型研究56-68
• 4.1 引言56
• 4.2 SVM-KNN肺结节分类模型构建56-61
• 4.2.1 支持向量机原理56-57
• 4.2.2 SVM-KNN构建原理57-59
• 4.2.3 SVM-KNN构建59-61
• 4.3 肺结节良恶性分类模型评价标准61-63
• 4.4 诊断模型评价63-66
• 4.5 本章小结66-68
• 第五章 总结与展望68-72
• 5.1 总结68-69
• 5.2 后续的工作与展望69-72
• 参考文献72-78
• 致谢78-80
• 攻读学位期间发表的学术论文目录80

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