基于机器学习的超声图像肝纤维化自动分级方法研究

发布时间：2017-07-25 19:06

  本文关键词：基于机器学习的超声图像肝纤维化自动分级方法研究

  更多相关文章： 肝纤维化分级 密集采样 DAISY描述子 Fisher Vector编码 稀疏化SVM

【摘要】：肝纤维化是一种常见的慢性肝脏疾病,如果患者不进行及时的诊断和治疗将发展为肝硬化或者肝癌。有研究表明在肝纤维化阶段进行有效的治疗,可以实现病情的逆转,所以,准确地对肝纤维化进行分级,可有效控制患者病情发展,具有重要的临床意义。B型超声成像技术因其无创性、无辐射、简单易操作等优势在肝脏疾病的检查方面具有广泛的应用,其中肝实质区域的纹理特征常作为医生进行肝纤维化评估的重要指标。但是在临床应用中,分级结果高度依赖于医生经验,具有较大的主观性。有鉴于此,本研究提出一种基于机器学习技术进行肝纤维化自动分级的算法。基于机器学习的思想,肝纤维化分级系统首先需要对医生手动标注的超声图像中的肝实质纹理特征进行学习,得到计算机分类模型,实现对未知超声肝脏图像的肝纤维化自动分级。该分级系统首先通过密集采样DAISY描述子的方式进行肝实质区域的特征提取,然后利用Fisher Vector(FV)编码方法对上述提取到的DAISY局部特征进行特征编码。得到每张肝脏图像的归一化特征向量后,基于稀疏化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行特征选择和分类,得到最终的肝纤维化评估结果。DAISY描述子采用多层同心圆环结构和多尺度的高斯核,不仅具有良好的尺度、光照和旋转不变性以及对噪声等干扰的稳定性,而且可以为肝实质纹理提供更本质、丰富和平滑的特征描述。Fisher Vector编码方法利用多个独立同分布的高斯混合模型对DAISY局部特征进行拟合,得到拟合模型的相关参数(权值系数、均值和协方差矩阵),然后求拟合模型的似然函数对于模型参数的梯度向量,归一化后形成肝实质图像特征向量。这种模型拟合的方式可以对图像局部特征进行较准确的表达,同时利用拟合模型的高阶统计特性形成特征向量,能够提取深层的肝脏纹理特征。最后,基于稀疏化SVM进行特征选择和分类,避免标准SVM分类器的稳定性和泛化能力受到无关、冗余特征和噪声等干扰,提高分类器的稳定性和泛化能力,得到良好的肝纤维化评估结果。本研究采集的322份数据分为正常、肝纤维化和肝硬化三个级别,采用正常(F0-F1)与非正常(F2-F4)病例和肝硬化(F4)与非肝硬化(F0-F3)的分级方案,基于十倍交叉验证分别得到89.10%和91.64%的准确率。通过四组实验对比,验证了本文提出的基于机器学习的肝纤维化自动分级算法的有效性。
【关键词】：肝纤维化分级 密集采样 DAISY描述子 Fisher Vector编码 稀疏化SVM
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R575.2;R445.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-13
• 1.1 课题背景7-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.2.1 超声肝脏图像样本数据的获取与预处理9
• 1.2.2 超声肝脏图像肝实质区域的特征提取9-10
• 1.3 本论文研究设想10-11
• 1.4 本论文内容组织11-13
• 第2章 基于密集采样的DAISY算子特征提取13-19
• 2.1 特征提取13-18
• 2.1.1 基于密集采样的关键点检测14-15
• 2.1.2 DAISY描述子实现原理15-18
• 2.2 本章小结18-19
• 第3章 基于Fisher Vector的特征编码19-24
• 3.1 特征编码19-22
• 3.1.1 Bag of words19-20
• 3.1.2 Fisher Vector20-21
• 3.1.3 VLAD21-22
• 3.2 本章小结22-24
• 第4章 基于SVM的特征选择和分类24-29
• 4.1 SVM分类器24-26
• 4.2 特征选择26-28
• 4.2.1 常用特征选择方法原理分析26-27
• 4.2.2 基于SVM稀疏化的特征选择算法介绍27-28
• 4.3 本章小结28-29
• 第5章 实验设置与实验结果29-40
• 5.1 实验数据29-30
• 5.2 样本数据预处理30-31
• 5.3 实验方法与结果31-38
• 5.3.1 特征提取方法实验验证31-34
• 5.3.2 特征编码方法实验验证34-37
• 5.3.3 特征选择方法实验验证37-38
• 5.4 本章小结38-40
• 第6章 总结与展望40-42
• 6.1 工作总结40-41
• 6.2 工作展望41-42
• 参考文献42-47
• 致谢47

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