胰腺超聲內(nèi)鏡計算機輔助診斷系統(tǒng)研究.pdf

1、胰腺癌是嚴重危及人類健康的重大疾患，其早期發(fā)現(xiàn)、早期診斷、是長期困擾醫(yī)學界的難題。目前的診斷方法中，超聲內(nèi)鏡檢查術(shù)對胰腺癌具有較大的診斷價值，但基于超聲內(nèi)鏡圖像的診斷受醫(yī)生經(jīng)驗和主觀因素影響大，而經(jīng)穿刺的細胞學檢查有一定創(chuàng)傷性。本文研究并初步開發(fā)了胰腺超聲內(nèi)鏡計算機輔助診斷系統(tǒng)，旨在創(chuàng)建各種客觀、量化的診斷指標以及正確的描述解釋超聲內(nèi)鏡圖像的方法，提高胰腺癌超聲內(nèi)鏡早期診斷的準確性。
　　本文的研究內(nèi)容主要由四部分構(gòu)成：胰腺超聲內(nèi)

2、鏡的紋理特征提取、特征選擇、分類評價系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)開發(fā)，并對各部分存在的一些問題進行研究和改進。
　　在紋理特征提取部分，將各類文獻中廣泛使用的用于紋理分割與紋理分類的特征引入胰腺超聲內(nèi)鏡圖像分類，提取9大類74種紋理特征，并取得了較好的分類結(jié)果。之后對傳統(tǒng)分形特征進行研究與改進。對Lee提出的基于M帶小波變換的分形特征進行改進，引入多重分形維數(shù)并進行特征篩選，提出了基于M帶小波變換的多重分形特征。基于本研究分形特征矢量的分類，在

3、運行時間和分類準確率上均優(yōu)于基于傳統(tǒng)分形特征的分類。
　　在特征選擇部分，針對特征選擇中傳統(tǒng)可分性判據(jù)對線性不可分數(shù)據(jù)集評價能力差的特點，提出了基于核空間距離測度的可分性判據(jù)。在核空間中計算兩類樣本點之間的距離，并以距離的大小評價子集的分類性能。本文的方法體現(xiàn)了基于核方法的優(yōu)越性，尤其提高了在小樣本與線性不可分數(shù)據(jù)集上的特征選擇能力，同時由于核空間距離測度隨核參數(shù)單調(diào)變化，便于消除核參數(shù)的影響，相比Wang提出的核散布矩陣測度，大

4、幅度降低了運行時間，同時保留了核方法的優(yōu)越性。
　　根據(jù)醫(yī)生在臨床上對分類評價的需求，提出了基于廣義隸屬度函數(shù)的模糊模式識別方法實現(xiàn)胰腺超聲內(nèi)鏡分類評價系統(tǒng)。通過特征模糊化提高魯棒性，使用訓練樣本構(gòu)造合理的目標函數(shù)和懲罰項，通過多參數(shù)優(yōu)化的方法得到模式廣義隸屬度函數(shù)的參數(shù)，并通過評價函數(shù)對樣本進行分類評價。
　　在以上算法研究的基礎(chǔ)上，編程實現(xiàn)計算機輔助診斷軟件系統(tǒng)開發(fā)。使用標準C++語言在Visual Studio環(huán)境下實