基于支持向量机的肺结节自动识别系统

发布时间：2020-03-28 01:36

【摘要】：计算机辅助诊断系统主要是帮助医生进行检测诊断,目前该系统的主要研究方向是癌症良性与恶性的辨别。本文以肺结节的识别为例进行了实验,选用了医院体检中的肺部的CT影像为原始数据。由于CT影像中只需要肺实质图像部分,因此首先对肺实质尽量分割,由于分割过程中会出现过分割现象,需要对肺实质进行边缘的修补,在肺实质图像中我们可以获得ROI区域。识别效果的好坏受到了两个因素的影响,一个是核函数的选择,另一个是参数的寻优算法。为了使实验效果达到最好,本文对于核函数方面,抛弃了传统的单个核函数的方法,选择了两个核函数相互混合的方法;对于优化参数算法也是选择了两种算法相互组合的方式。本文在特征选择上,除了选择了传统的形态学特征和灰度特征,还另外选择了纹理特征和不变矩特征。本文的主要工作主要表现为:(1)本文首先补充了相应的医学方面的知识,讲述了本系统的整体的设计思想,还对辅助检测系统的国内外的发展进行了阐述。(2)肺实质的分割对实验的成败影响很大,对于肺实质的分割。首先运用了最优阈值法减少算法的计算时间,使图像中所需部分与不需要部分的灰度值重叠面积减少。接着进行了连通性的处理,只保存下来肺实质部分区域。之后用区域生长算法进行处理。处理过后的影像会存在小的噪声,需要进行去噪处理。分割得到的肺实质会出现过分割的现象,为了不影响之后的实验,对影像进行了边缘的修补,运用了局部的极小值连线算法和连线算法。(3)对获得的肺实质影像进行了初步的处理获取候选ROI区域,并且对ROI区域进行了 4个方面,共计20维度的特征提取。在支持向量机核函数的选择方面,我们选择了多项式核函数与径向基核函数混合的方式,构造了混合核函数。(4)影响实验结果的另一个因素,核函数的参数。本文对参数进行寻优,使识别的准确率达到最高。把传统的遗传算法以及网格搜索法进行了组合,通过组合的方式进行参数寻优。首先利用了遗传算法的概率寻找参数的特点,进行粗略的第一遍搜索。接着利用网格搜索法进行细致的搜索,找到绝对最优参数。(5)本文还设计实现了肺结节的自动识别系统,分别对系统的架构、系统的模块以及系统的界面进行了详细的设计与实现。综上所述,本文利用的区域生长算法提取肺实质的表现效果良好。本文重点关注准确率指标,径向基核函数与多项式核函数组成的混合核函数,与优化后寻优算法都使准确率得到了很大的提升。
【图文】：

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【学位授予单位】：海南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R730.44;R734.2;TP391.41;TP181

【参考文献】

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本文编号：2603716