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基于PCA的乳腺肿块辅助诊断方法研究

作　者: 李男
导　师: 柯丽
学　校: 沈阳工业大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 乳腺肿块检测 窗口技术 主成分分析 独立成分分析
分类号: R737.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 17次
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内容摘要


近年来乳腺疾病的发病率呈逐年上升趋势，并逐渐年轻化，已严重危害女性健康，乳腺疾病若不能及早发现很容易恶化为乳腺癌。临床上应用乳腺钼靶X线辅助诊断系统，可以帮助医生发现微小肿块及潜在肿块，有效提高了乳腺疾病的早期诊断精度，对乳腺癌的防治具有重要意义。乳腺肿块是判定乳腺癌的重要依据，如何准确检测和识别肿块对乳腺癌的诊断具有重要意义。本文主要研究基于主成分分析（PCA）提取肿块特征，并结合独立成分分析（ICA）得到改进方法，再利用分类器将特征分类，从而完成对肿块的判别。文章首先引用CT图像的窗口技术，设计乳腺钼靶X线图的最佳显示灰度范围，利用动态规划法结合肿块诊断标准选取ROI区域作为样本图像；其次设计了PCA计算肿块特征的计算方法，计算测试样本的协方差矩阵，根据累计贡献率选取特征向量构成特征空间，得到训练图像的投影系数即主成分特征；第三，结合ICA改进肿块特征，利用PCA对图像作空间维度降低处理，ICA计算实现选取特征的相互独立性；最后利用特征分类器对计算的特征进行分类，实现对肿块的检测。本文共选取ROI区域图像174幅，选取其中70幅作为训练图像，其余104幅作为测试图像。利用上述方法进行检测，将结果与检测标准对比，利用PCA方法得到的肿块检出率为93.3%，ROC测试曲线结果AUC=0.88，该结果表明，利用PCA可以有效提高肿块检测效果；结合ICA后，检出率达到96.2%，进一步改进了检测效果，对提高CAD系统的性能具有重要作用。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-18
  1.1 乳腺辅助诊断研究的背景及意义  10-12
  1.2 乳腺CAD系统的发展与现状  12-13
    1.2.1 乳腺CAD系统的产生及发展  12-13
    1.2.2 乳腺CAD系统的研究现状  13
  1.3 早期乳腺肿块影像检测方法  13-16
    1.3.1 乳腺肿块影像检测方法  13-14
    1.3.2 乳腺肿块的X线显影特征  14-15
    1.3.3 X线成像诊断乳腺疾病存在的问题  15-16
  1.4 本文主要内容及结构安排  16-18
第二章 ROI区域提取和乳腺图像灰度调节  18-28
  2.1 肿块ROI区域选择  18-21
    2.1.1 肿块分割的原理和传统方法  18-19
    2.1.2 基于动态规划的肿块分割  19-21
  2.2 基于灰度可调的乳腺肿块显示  21-23
    2.2.1 CT图像窗口技术  21-23
    2.2.2 X线图像窗口技术  23
  2.3 灰度范围选取  23-27
    2.3.1 窗宽、窗位的取值  24-25
    2.3.2 WL值的选择  25-26
    2.3.3 WW值的选择  26-27
  2.4 本章小结  27-28
第三章 基于PCA的肿块特征计算  28-42
  3.1 PCA原理及应用  28-30
    3.1.1 PCA算法原理  28-29
    3.1.2 PCA的应用  29-30
  3.2 肿块特征计算  30-32
  3.3 特征分类  32-33
  3.4 参数优化设计  33-35
  3.5 PCA特征分析  35
  3.6 基于PCA的图像重构  35-41
    3.6.1 PCA重构方法  35-36
    3.6.2 实验设计及重构结果  36-41
  3.7 本章小结  41-42
第四章 PCA算法优化  42-50
  4.1 ICA算法原理及计算  42-46
    4.1.1 ICA原理  42-44
    4.1.2 独立特征计算  44-45
    4.1.3 分离矩阵计算  45-46
  4.2 结合ICA优化肿块特征  46-49
    4.2.1 优化特征计算  46-47
    4.2.2 特征分类  47
    4.2.3 参数优化设计  47-49
  4.3 本章小结  49-50
第五章 检测结果分析  50-55
  5.1 肿块检测结果  50-53
    5.1.1 PCA肿块检测结果分析  50-51
    5.1.2 PCA结合ICA方法的肿块检测结果分析  51-53
  5.2 误检及漏检  53
  5.3 算法性能评估  53-54
  5.4 本章小结  54-55
第六章 总结与展望  55-58
  6.1 工作总结  55-56
  6.2 前景展望  56-58
参考文献  58-61
在学研究成果  61-62
致谢  62

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中图分类: > 医药、卫生 > 肿瘤学 > 泌尿生殖器肿瘤 > 乳腺肿瘤
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