肿瘤热消融治疗超声监测关键技术研究

发布时间：2017-07-27 18:03

  本文关键词：肿瘤热消融治疗超声监测关键技术研究

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【摘要】：肿瘤热消融治疗是将消融针直接插入到肿瘤内部,加热肿瘤组织到较高温度来杀灭癌细胞,以达到治疗肿瘤的目的。治疗过程中如何监测热剂量是肿瘤热疗中的一个关键问题。目前监测热剂量方法主要有超声法、核磁共振法和组织断层成像法。由于超声具有实时性好,价格低廉,无辐射和不易受电磁干扰等特点,因此被广泛应用于肿瘤热疗监测中。本文主要研究乳腺超声图像自动分割和利用超声回波信号检测微波热消融中的凝固区,并设计了一套微波热疗超声监测系统。主要研究内容如下:1.基于自适应阈值分割和改进水平集算法对乳腺超声图像进行全自动分割研究目的是对乳腺超声图像进行自动分割,从而准确确定肿瘤大小,使医生可以更加方便的进行术前评估,制定手术计划。本文首先对原始乳腺超声图像进行预处理,利用SRAD算法去除斑点噪声;对图像进行自适应阈值分割,确定种子点;接着由种子点进行区域生长,确定肿瘤区域的初始轮廓;最后对传统水平集算法进行改进,在传统水平集算法的全局图像信息基础上,增加迭代过程中的局部区域信息和区域能量约束力,利用改进的水平集算法确定肿瘤区域。为了增加算法的鲁棒性和提高算法效率,本文对自适应阈值分割中的阈值、区域生长中的标准值、全局信息的参数和权重参数进行了优化处理;同时为了降低计算的复杂度,仅仅计算初始轮廓的局部区域信息。利用该算法对25例乳腺肿瘤超声图像进行了分割,将分割结果与传统水平集方法结果进行对比,真阳性率提高了1.54%,假阳性率降低了1.58%,相似度提高了2.21%,错分率降低了2.1%,结果表明结合自适应阈值分割和改进水平集算法可实现乳腺超声图像的自动分割。2.基于Nakagami方法的微波消融凝固区超声无创检测技术研究本文首先构建了微波热疗实验系统,使用新鲜离体猪肝进行实验。利用超声仪采集微波消融区的超声回波信号以及超声图像。实验结束后,将猪肝组织剖开,对凝固区进行测量和拍照;利用Nakagami算法对采集的超声回波信号进行处理,识别出凝固区。采用本算法对18例超声回波数据进行凝固区识别,将识别结果和猪肝组织的实际剖开截面进行对比,误差为1.25%左右,说明Nakagami方法在微波消融实验中有较高的热凝固区识别准确率。3.设计了一套微波消融超声无创监测系统微波消融超声无创监测系统是基于Windows操作系统,利用MATLAB(R2012a)进行开发,对采集的超声回波信号进行处理,检测微波消融凝固区。主要功能包括超声图像的重构和凝固区的识别。利用该系统,操作人员既能够在热疗过程中观察组织的整体状况,又能够监测凝固区的变化。
【关键词】：肿瘤 微波热疗 超声 凝固区识别
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R730.5
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题研究背景与意义10-11
• 1.2 课题国内外研究现状11-14
• 1.3 本文主要研究内容14-15
• 1.4 论文各章节安排15-16
• 1.5 本章小结16-18
• 第2章 乳腺肿瘤超声图像自动分割18-36
• 2.1 超声图像分割方法综述18-19
• 2.2 肿瘤初始轮廓的确定19-24
• 2.2.1 超声乳腺肿瘤图像预处理19-21
• 2.2.2 全自动种子点选择和区域生长21-24
• 2.3 改进水平集方法24-27
• 2.4 乳腺肿瘤超声分割与检测27-34
• 2.4.1 分割效果评估标准27
• 2.4.2 参数的设置27-34
• 2.5 本章小结34-36
• 第3章 微波热疗超声监测实验系统36-42
• 3.1 实验系统的构建36-39
• 3.2 超声回波数据的获取39-41
• 3.3 本章小结41-42
• 第4章 基于Nakagami方法的热凝固区超声检测42-50
• 4.1 Nakagami方法理论基础42-43
• 4.2 基于Nakagami方法的热凝固区超声检测结果43-47
• 4.3 热凝固区Nakagami方法检测的局限性47-48
• 4.4 本章小结48-50
• 第5章 微波热疗超声监测系统设计50-58
• 5.1 系统硬件构成50-51
• 5.2 系统软件设计51-54
• 5.2.1 超声图像的重构51-53
• 5.2.2 利用Nakagami方法检测凝固区53-54
• 5.3 系统检测54-55
• 5.3.1 系统界面设计54
• 5.3.2 系统运行效果54-55
• 5.4 本章小结55-58
• 总结与展望58-60
• 参考文献60-66
• 攻读硕士期间发表的学术论文66-68
• 致谢68

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1 李熙霖;肿瘤热消融治疗超声监测关键技术研究[D];北京工业大学;2016年

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本文编号：582661