基于支持向量機的無線膠囊內窺鏡圖像出血檢測研究.pdf

1、隨著人們飲食條件的提升以及生活方式的多樣化，消化道疾病逐漸成為困擾人類健康的一大因素。如何更高效地預防和診斷消化道疾病成為一個社會性的問題。無線膠囊內鏡正是為此目的而發(fā)明的一種革命性的消化道疾病檢測手段，相比傳統(tǒng)侵入式窺鏡檢測方法，膠囊內窺鏡具有無痛、快捷、患者排斥性小的巨大優(yōu)勢，并且能深入小腸部位進行探查，這一點是傳統(tǒng)窺鏡無法比擬的。然而，無線膠囊內鏡產生的圖片數量巨大，人工檢查費時費力，并且需要專業(yè)背景知識。本文旨在以計算機智能輔助

2、診斷的方式減輕醫(yī)務人員工作量，實現疾病的初步自動化智能診斷。腸道疾病中腸道壁出血癥狀最為常見，也是很多其他癥狀的前期表現，因此實現無線膠囊圖片的出血檢測將在很大程度上解決消化道疾病預防和診斷問題。
　　本文基于支持向量機理論以監(jiān)督學習的方式對膠囊圖片進行分類，使用多種不同核函數來對比各個特征表示的效果。在圖片預處理階段首先使用數學形態(tài)學操作提取感興趣區(qū)域，同時消除內鏡圖片的邊緣噪聲，在灰度世界理論基礎上對膠囊圖片進行色彩平衡，并將

3、平衡后的圖片通過限定區(qū)域的方式進行對比度拉伸。對于特征向量構造則根據不同品牌的無線膠囊內鏡各自成像特點給出了不同的構造方法。對于GivenImage公司的PillCam系列膠囊，使用符合人眼視覺特征和認識方式的色調-飽和度-亮度顏色模型進行建模，提取光照無關的二維二值色度特征，相比傳統(tǒng)直方圖特征比較相似性的方式，而知特征能更好地體現某一特征是否存在經過裁剪非必須顏色區(qū)域和非等間隔量化的手段降低特征向量維度，并將每個維度上的特征進行二值化

4、處理，以防止模型依賴于圖片中出血區(qū)域的大小，對比使用全部色彩空間的高緯度特征，這種方法不僅效果更好，而且速度更快。而對于金山公司的MoM膠囊，則因為色域太寬，不再適合HSV顏色模型中構建的二值向量特征進行處理，選用了色彩均勻的Lab顏色模型，這個模型在處理寬色域圖片中紅色特征識別方面具有先天優(yōu)勢，通過觀察顏色空間的構成以及膠囊圖片顏色分布特點，本文采用了簡化的二維坐標方式，對圖片中的紅色特征進行描述，為提高分類準確性，在限定區(qū)域內進行了