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基于超声图像分析的肝癌射频治疗定量评价

作　者: 刘界麟
导　师: 邱天爽
学　校: 大连理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 肝癌射频治疗超声图像纹理分析定量评价图像分割
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 30次
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内容摘要

肝癌已成为当前人类因癌症死亡的主要原因之一,有资料表明,我国肝癌发病率将在相当时期内呈现显著上升趋势。近年来射频消融治疗方法因其具有微创、安全、对肝功能影响较小等优点,被广泛应用于肝癌的治疗方面。超声图像具有廉价、实时、无辐射及可重复性等优势,成为当前医学影像技术的一个重要分支。临床上可以采用超声图像来评价肝癌射频治疗的效果,但是超声图像具有低分辨率、固有的斑点噪声等缺点,对医生观察和分析图像造成了一定障碍。因此,国内外很多学者采用计算机辅助对超声图像进行研究并取得了一定的成果。但大部分研究都是提取图像特征对肝脏疾病确认及分类,很少有人对肝癌射频治疗后的恢复过程及治疗效果给出定量的评价。为了实现肝癌射频治疗效果的定量评价研究,在大连医科大学动物实验中心进行了动物造模实验以获得肝脏超声图像,对不同肝脏区域的超声图像进行分类,用中值滤波的方法对图像进行预处理,以抑制超声图像特有的斑点噪声。在实验中采用了灰度共生矩阵、灰度游程长度、Gabor变换和小波分解等经典纹理特征提取方法对各类超声图像进行特征提取,并对实验结果进行研究和分析。本文提出了基于变差函数和奇异值分解的肝癌射频治疗效果的定量评价方法。通过计算变差函数值提取图像的纹理特征,并利用该特征对图像的奇异值之和进行加权,从而得到肝癌射频治疗的定量评价体系。建立检验样本对此评价体系进行检验,正确率达到93.3%,因此可以利用这一定量评价体系辅助医生做出比较可靠的复查意见。实验中所用到的超声图像均是由医生指定感兴趣区域,然后进行手动分割。本文进行图像分割算法的研究,期望用自动分割代替手动分割,实现癌变区域的自动检测。介绍了最大类间方差阈值分割法、最大熵阈值分割法和基于模糊划分熵等几种医学图像处理中常用的图像分割算法,并对实验结果进行了分析。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-15
  1.1 本文研究背景及意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 医学图像处理技术的发展  10-12
  1.4 超声图像概述  12-13
    1.4.1 超声诊断基本原理  12
    1.4.2 B超及其成像原理  12-13
    1.4.3 超声图像的特点  13
  1.5 论文主要工作及结构  13-15
2 动物造模实验与超声图像预处理  15-19
  2.1 动物造模实验  15-16
    2.1.1 材料与设备  15
    2.1.2 荷瘤兔制作方法  15
    2.1.3 肝内肿瘤接种方法  15-16
    2.1.4 兔肝癌射频治疗  16
  2.2 超声图像的获取  16-17
  2.3 中值滤波图像增强  17-18
    2.3.1 中值滤波的原理与定义  17
    2.3.2 中值滤波的实验结果分析  17-18
  2.4 本章小结  18-19
3 超声图像的纹理特征提取  19-31
  3.1 图像纹理分析  19-20
  3.2 灰度共生矩阵特征提取方法  20-23
    3.2.1 灰度共生矩阵的基本原理  20-21
    3.2.2 实验结果与分析  21-23
  3.3 灰度游程矩阵特征提取方法  23-25
    3.3.1 灰度游程矩阵的基本原理  23-24
    3.3.2 实验结果与分析  24-25
  3.4 小波分解特征提取方法  25-27
    3.4.1 小波分解的基本原理  25-26
    3.4.2 实验结果与分析  26-27
  3.5 Gabor变换特征提取方法  27-29
    3.5.1 Gabor变换的基本原理  27-28
    3.5.2 实验结果与分析  28-29
  3.6 小结  29-31
4 基于变差函数和奇异值分解的定量评价  31-37
  4.1 基于变差函数的超声图像特征提取  31-32
  4.2 奇异值分解的原理  32
  4.3 基于变差函数和奇异值分解的定量评价  32-35
  4.4 实验结果及讨论  35-36
  4.5 小结  36-37
5 癌变区域自动检测  37-46
  5.1 医学图像分割概述  37-39
    5.1.1 图像分割定义  37-38
    5.1.2 图像分割算法分类  38-39
  5.2 最大类间方差阈值分割法  39-40
  5.3 最大熵阈值分割法  40-41
  5.4 基于模糊系统理论的图像分割  41-43
    5.4.1 模糊理论简介与应用  41
    5.4.2 基于模糊划分熵的图像分割方法  41-43
  5.5 实验结果与分析  43-45
  5.6 小结  45-46
结论  46-48
参考文献  48-50
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  50-51
致谢  51-53

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