基于阴道镜图像的宫颈上皮内瘤变分类方法研究

发布时间：2020-11-14 14:17

　　 宫颈癌是全球范围内女性肿瘤疾病死亡的第四大原因,在部分资源贫乏地区形势更是严峻,宫颈癌的发病率和死亡率位居第二,仅次于乳腺癌,而作为主要筛查方式的基于阴道镜下的肉眼醋酸实验又存在着主观性强、诊断精度低等问题。因此如何在该筛查过程中实现自动化诊断,提高筛查效率和筛查准确性,是目前大多数研究者的主要研究方向。尽管与宫颈上皮内瘤变相关的自动分类研究越来越多,但目前大多数工作都致力于将高等级病变患者从低等级病变与正常患者中区分开来,关于非病变(正常)与病变(包括高等级病变和低等级病变)的分类研究却少有涉及。基于此,本文提出了一种以病变和非病变为划分界限的自动分类算法,研究中主要包括宫颈上皮内瘤变分类中常用的颜色或纹理特征和四种常用的分类器(支持向量机,随机森林,反向传播神经网络和K-最近邻)。对于每种分类器通过特征选择的方式选出其特定的最佳组合,对四种分类模型(分类器+最佳特征组合)的性能进行统一评估。首先,通过k均值聚类算法实现宫颈区域的提取,其后将宫颈区域内可能存在的反光点作剔除处理,并采用基于互相关的图像匹配方法对醋酸实验前后的宫颈图像进行了配准,由此得到了上述两张图像的宫颈区域重叠部分。其次,在宫颈区域的重叠部分完成泛白等级的评估,在此基础上提取了2个颜色特征和5个基于灰度共生矩阵的纹理特征组成特征集,并结合专家诊断意见构建了本文所用的数据集。最终,对于上述提取的7个颜色或纹理特征,将穷举搜索的特征选择方式和交叉验证相结合,得到四种分类器特定的最佳特征组合。在相同的测试集上,对四种分类器在特定的最佳特征组合下的分类性能进行测试比较。对上述提出的方法在350例病人数据(包含175例阳性病人数据和175例阴性病人数据)上进行了验证。结果表明,支持向量机在特定的最佳特征组合下实现了81.4%的准确性、82.8%的敏感性以及80%的特异性,优于其他三种分类器。本研究的发现可以为宫颈癌自动筛查工具的开发提供有用的参考价值。
【学位单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R737.33;TP391.41
【部分图文】：

算法流程框图

宫颈区域示意图

(b)图 2-3 醋酸实验前后组图像配准从概念上可以理解为具有相同目标的多副图像之间的匹配，。通常地，即使是具有相同目标的多副图像由于拍摄的时间，角度的不一致，相互之间也会存在不同程度的差异。图像配准的目的是的图像在空间上达到最佳匹配程度的变换模型和最佳变换参数，从综合不同图像的信息为图像的分析过程提供帮助。 配准方法准归根结底是对图像信息的利用过程，或直接或间接地通过图像信间的相关性，以图像的信息的利用方式的区别为根据，可以将配准几类：1）基于特征的匹配方法方法首先对图像进行特征提取，形成特征描述算子作为图像之间的
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本文编号：2883567