聯(lián)合彈性特征的乳腺超聲圖像序列診斷分析.pdf_第1頁
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1、中國科學技術大學博士學位論文聯(lián)合彈性特征的乳腺超聲圖像序列診斷分析姓名:賀禮申請學位級別:博士專業(yè):生物醫(yī)學工程指導教師:周康源馮煥清20090801摘要度容易受到肋骨本身與超聲探頭距離的影響,提出了創(chuàng)新的相對加壓程度評估算法,具有更好的臨床意義和實驗效果。基于此評估算法,本文提出了25個新型的彈性特征。實驗證明,其大部分具有良好的分類性能,其中基于方差比的彈性特征相對基本彈性特征體現(xiàn)更多的序列圖像統(tǒng)計信息,具有更好的分類特性,特別是在

2、一些加壓過程不穩(wěn)定的情況下。(4)針對超聲乳腺腫瘤圖像序列進行特征選擇和分類。本文采用了一種基于類間距分析、支持向量機和順序后退法,并融合了濾波式(Filter)和封裝式(Wrapper)特征選擇模型兩者優(yōu)勢的特征選擇和分類方法。該方法首先進行原始特征的類間距分析,通過濾波式(Filter)特征選擇模型,快速準確地剔除掉部分不相關的特征參量。然后,用封裝式(Wrapper)特征選擇模型,以順序后退法的方式,逐個刪除分類效果最差的特征,直

3、至我們預定的特征維數(shù)。封裝式(Wrapper)特征選擇模型中的特征評估判據(jù)直接采用支持向量機分類精度。針對優(yōu)化后的特征空間,在不同的核函數(shù)基礎上,應用支持向量機進行良惡性分類判別,分類的精度和效率相對原始特征空間都有較大提高。論文的實驗數(shù)據(jù)包含280例乳腺腫瘤,其中112例被臨床醫(yī)師確診為惡性,168例被臨床醫(yī)師確診為良性。每一個視頻病例至少包含一段加壓比較穩(wěn)定而且均勻的片段。所有試驗和算法均在3臺配置相同、CPU頻率213GHz、內(nèi)存

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