肝癌B超圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)輔助識(shí)別工作屬于數(shù)字圖像處理的一個(gè)分支?，F(xiàn)在越來越多的專家和學(xué)者開始涉足這一領(lǐng)域，并取得了較大的發(fā)展。本文在肝癌B超圖像領(lǐng)域中做了一些計(jì)算機(jī)輔助診斷的研究，將核主成分分析法(KPCA)與粗糙集理論結(jié)合，對(duì)肝癌B超圖像進(jìn)行特征融合與分類識(shí)別，主要做了以下幾點(diǎn)工作： 1.肝癌B超特征圖像的提取?，F(xiàn)有研究方法往往直接提取原始B超圖像一個(gè)或幾個(gè)特征數(shù)值進(jìn)行分析測(cè)算。而本文則根據(jù)肝癌B超圖像的性質(zhì)特點(diǎn)，先提取圖像的特征圖像，

2、然后通過對(duì)多幅特征圖像提取列均值與列方差的方法組合成特征矩陣，代替原始圖像進(jìn)行分析處理。 2.采用KPCA方法對(duì)生成的特征矩陣進(jìn)行特征融合，并在融合過程中進(jìn)行特征選取。首先選取合適的核函數(shù)，然后確定與選取核主成分。由于核主成分與圖像的相關(guān)特征有著一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，因此確定核主成分的過程也是特征選擇的過程。本文通過仿真實(shí)驗(yàn)分析，得到影響肝癌B超圖像的關(guān)鍵特征信息--灰度特征以及反映灰度的空間分布屬性的特征，為圖像的分類識(shí)別提供了重要

3、依據(jù)。 3.采用粗糙集方法進(jìn)行肝癌B超圖像分類識(shí)別。粗糙集理論是一種處理不精確、不確定與不完全數(shù)據(jù)的新的數(shù)學(xué)方法。它最大的一個(gè)特點(diǎn)就是它不需要先期經(jīng)驗(yàn)，就能有效地分析不精確、不一致、不完整等各種不完備的信息，還可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律。本文根據(jù)圖像融合時(shí)選取的相關(guān)特征信息，確定灰度特征與紋理統(tǒng)計(jì)特征作為粗糙集分類識(shí)別的屬性集，具體有偏度、峰度、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、平滑度、一致性和熵，然后制定粗糙集分