智能信息处理技术在原发性肝癌超声诊断中的应用研究

发布时间：2017-10-29 11:26

  本文关键词：智能信息处理技术在原发性肝癌超声诊断中的应用研究

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【摘要】：目的:将智能信息处理技术中的基于主元分析法(PCA)的图像融合和BP神经网络(BPNNs)算法进行组合,建立PCA-BPNNs原发性肝癌(HCC)超声诊断模型并评价其理论价值与诊断性能,以期提高HCC超声诊断的准确性。资料和方法:1、资料收集:收集肝局灶性病变(FLLs)声像图及其相关临床资料共350例,其中HCC184例,肝血管瘤83例,继发性肝癌42例,结节性肝硬化19例,肝局灶性结节性增生13例,肝脓肿9例。其中随机抽取的125例HCC病例数据为训练集,剩余59例HCC及166例其它易与HCC混淆的5种FLLs共225例为测试集。2、PCA-BPNNs HCC超声诊断模型的建立:运用基于PCA图像融合对声像图进行预处理,提取超声表现及相关临床数据并进行量化。然后,利用PCA对量化后的HCC数据进行特征参数提取。以提取出来的特征参数建立PCA-BPNNs HCC超声诊断模型,并进行训练和仿真。3、将仿真结果与测试集的病理结果作对比。4、模型诊断性能的评估:将PCA-BPNNs HCC超声诊断模型、基于PCA图像融合的HCC超声诊断、BPNNs HCC超声诊断模型以及超声医师HCC超声诊断四种方法的结果作ROC曲线,以ROC曲线下面积的大小来分析其诊断性能。结果:1、基于PCA的图像融合结果表明:预处理后的声像图效果更清晰,病变特征更突出。2、PCA提取的HCC特征参数共13项:病灶形态不规则、边界不清晰、晕环征、镶嵌征、卫星结节征、病灶内部及周边有血流信号、病灶内部及周边为动脉及静脉血流、RI≥0.6、门静脉癌栓、肝门区淋巴结肿大、合并乙型肝炎、合并肝硬化、AFP值≥400μg/L。3、超声医师提取的HCC特征参数共16项,包括肝实质回声不均匀、肝实质回声粗、伪足征以及PCA提取的13项参数。4、PCA-BPNNs HCC超声诊断模型、基于PCA图像融合HCC超声诊断、BPNNs HCC超声诊断模型以及超声医师HCC超声诊断中,PCA-BPNNs HCC超声诊断模型的诊断敏感度、特异度、准确度最高,分别为93.22%、94.58%、94.22%。5、4种诊断方法ROC曲线下面积分别为:PCA-BPNNs HCC超声诊断模型0.939、BPNNs HCC超声诊断模型0.919、基于PCA图像融合的HCC超声诊断0.819、超声医师HCC超声诊断0.814,表明PCA-BPNNs HCC超声诊断模型的诊断性能最好。结论:1、利用PCA图像融合及BPNNs智能信息处理技术,能建立PCA-BPNNs HCC超声诊断模型。2、PCA-BPNNs HCC超声诊断模型有助于提高HCC超声诊断的准确性。3、PCA-BPNNs HCC超声诊断模型的诊断性能优于单一应用BPNNs或PCA图像融合的HCC超声诊断方法。
【关键词】：智能信息处理 超声诊断 原发性肝癌 主元分析 神经网络
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TB559;TP391.41;R735.7
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 中英文缩略词表11-13
• 第1章 前言13-17
• 第2章 资料和方法17-23
• 2.1 资料17-18
• 2.2 方法18-23
• 第3章 结果23-32
• 3.1 基于PCA的图像融合结果23-24
• 3.2 PCA提取的HCC特征参数24
• 3.3 超声医师提取的HCC特征参数24-25
• 3.4 PCA-BPNNs HCC超声诊断模型及预测结果25-27
• 3.5 基于PCA图像融合的HCC超声诊断结果27-28
• 3.6 BPNNs HCC超声诊断模型及预测结果28
• 3.7 超声医师诊断结果28-29
• 3.8 ROC统计结果29-32
• 第4章 讨论32-38
• 第5章 结论38-39
• 参考文献39-45
• 综述45-55
• 参考文献51-55
• 作者攻读学位期间的科研成果55-56
• 致谢56

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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本文编号：1112805