基于邏輯約束的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)方法研究.pdf

1、UDC密級(jí)學(xué)號(hào)1308520790專業(yè)學(xué)位論文專業(yè)學(xué)位論文（工程碩士）（工程碩士）基于邏輯約束的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)方法研究基于邏輯約束的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)方法研究嚴(yán)睿平嚴(yán)睿平工程領(lǐng)域：域：軟件工程軟件工程指導(dǎo)教師：師：石爭(zhēng)浩石爭(zhēng)浩副教授副教授企業(yè)導(dǎo)師：師：朱明海朱明海高工高工申請(qǐng)日期：期：2016年9月摘要論文論文題目：基于目：基于邏輯約束邏輯約束的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)方法方法研究研究學(xué)科名稱：軟件工程學(xué)科名稱：軟件工程碩士生：生：嚴(yán)睿平嚴(yán)睿平（簽字）

2、（簽字）導(dǎo)師：師：石爭(zhēng)浩（副教授）石爭(zhēng)浩（副教授）（簽字）（簽字）趙金偉（博趙金偉（博士）士）（簽字）（簽字）企業(yè)企業(yè)導(dǎo)師：導(dǎo)師：朱明海朱明海（高（高工）（簽字）（簽字）摘要摘要如今肺癌已成為威脅人類健康的頭等殺手，而肺癌在起初都表現(xiàn)為結(jié)節(jié)形式，所以對(duì)肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)變得尤為重要。在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)中存在的主要問(wèn)題是會(huì)檢出大量的假陽(yáng)性，從而降低了診斷效率。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，本文從逼近的支持向量機(jī)（ProximalSupptVectMachinePSV

3、M）和邏輯約束學(xué)習(xí)算法深入研究了肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的幾種新方法，主要工作和研究成果包括：1、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于PSVM的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法。先對(duì)圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域（RegionOfInterestROI）的檢測(cè)和特征提取，選用似圓度、灰度值、緊湊度、灰度方差等特征，并計(jì)算出特征值。這些特征值作為數(shù)據(jù)應(yīng)用在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法中。由于PSVM算法是把標(biāo)準(zhǔn)SVM中的不等式約束變?yōu)榈仁郊s束，解決了二次規(guī)劃問(wèn)題，提高了求解效率，所以本文基于PSVM完成肺結(jié)節(jié)檢測(cè)。為

4、了驗(yàn)證本方法的診斷精度，利用人工標(biāo)注構(gòu)造訓(xùn)練樣本，然后用五折交叉驗(yàn)證將本方法與傳統(tǒng)的基于SVM的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法進(jìn)行比較。2、提出一種基于邏輯約束的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法。首先挖掘了肺結(jié)節(jié)的先驗(yàn)知識(shí)，并基于本文提出的一階謂詞，給出一階謂詞邏輯表達(dá)式，用本文提出的數(shù)學(xué)公式給出邏輯約束學(xué)習(xí)框架的不等式約束，然后在訓(xùn)練樣本中利用本算法進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到肺結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，用于肺結(jié)節(jié)檢測(cè)。本文還將這一檢測(cè)算法與其它三種典型的檢測(cè)算法進(jìn)行性能上的比較，得出本算