塵肺病數(shù)字胸片計算機(jī)輔助檢測方法研究.pdf

1、塵肺病是一種全球性的嚴(yán)重職業(yè)病。在我國,塵肺病是發(fā)病率最高、發(fā)病人數(shù)最多的職業(yè)病。計算機(jī)輔助檢測技術(shù)應(yīng)用到大規(guī)模人群的塵肺體檢篩查中具有重要意義,可以減輕醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān),優(yōu)化診斷流程,提高檢測靈敏度,等等。本文提出了一種全新的計算機(jī)輔助檢測方法,用于從胸片圖像中區(qū)分正常肺與塵肺。該方法包括以下步驟：首先,采用主動形變模型(Active Shape Model, ASM)的方法對胸片圖像進(jìn)行肺野分割；其次,根據(jù)中國塵肺病影像診斷標(biāo)準(zhǔn),將分

2、割后的肺野區(qū)域劃分為六個子區(qū)域；接著,對胸片圖像進(jìn)行一系列的多分辨率差分濾波處理,增強(qiáng)塵肺X射線胸片的圖像特征；隨后,在原始圖像與濾波后圖像上,分別對六個子區(qū)域進(jìn)行直方圖以及灰度共生矩陣分析,計算出直方圖特征及灰度共生矩陣特征；在得到特征數(shù)據(jù)集之后,對其進(jìn)行篩選以減小數(shù)據(jù)集及節(jié)省計算時間；最后,應(yīng)用支持向量機(jī)分類器(Support Vector Machine, SVM)分別對六個子區(qū)域進(jìn)行訓(xùn)練和分類,再用胸片分類器將六個子區(qū)域預(yù)測的結(jié)

3、果整合起來,得到最終的胸片分類。本文從數(shù)據(jù)庫中隨機(jī)挑選出850幅胸片圖像進(jìn)行訓(xùn)練與測試,其中正常胸片有600幅,塵肺胸片有250幅。本文將這850幅圖像平均分成訓(xùn)練集與測試集,訓(xùn)練集與測試集各包含300幅正常胸片以及125幅塵肺胸片。通過對訓(xùn)練集的訓(xùn)練,得到六個子區(qū)域的分類器參數(shù)模型及其權(quán)重因子。然后用訓(xùn)練集得到的參數(shù)來評估測試集的分類性能。本文不僅測試了全部特征數(shù)據(jù)集的性能,還測試了經(jīng)過特征篩選后數(shù)據(jù)集的性能,并且用兩種不同的胸片分類

4、器進(jìn)行分類。結(jié)果顯示特征選擇大大提高了計算機(jī)自動處理效率,節(jié)省了大量時間。全部特征數(shù)據(jù)集的分類敏感性為92.0%,特異性為87.7%,準(zhǔn)確性為88.9%,經(jīng)過ROC(Received Operating Characteristic)曲線分析,得到AUC(Area Under the ROC Curve)值為0.978。篩選特征數(shù)據(jù)集分類敏感性為91.2%,特異性為86.3%,準(zhǔn)確性為87.8%,AUC值為0.958。結(jié)果表明這個系統(tǒng)可