發(fā)布時間：2020-11-14 14:17

　　 宮頸癌是全球范圍內(nèi)女性腫瘤疾病死亡的第四大原因,在部分資源貧乏地區(qū)形勢更是嚴峻,宮頸癌的發(fā)病率和死亡率位居第二,僅次于乳腺癌,而作為主要篩查方式的基于陰道鏡下的肉眼醋酸實驗又存在著主觀性強、診斷精度低等問題。因此如何在該篩查過程中實現(xiàn)自動化診斷,提高篩查效率和篩查準確性,是目前大多數(shù)研究者的主要研究方向。盡管與宮頸上皮內(nèi)瘤變相關的自動分類研究越來越多,但目前大多數(shù)工作都致力于將高等級病變患者從低等級病變與正�；颊咧袇^(qū)分開來,關于非病變(正常)與病變(包括高等級病變和低等級病變)的分類研究卻少有涉及。基于此,本文提出了一種以病變和非病變?yōu)閯澐纸缦薜淖詣臃诸愃惴?研究中主要包括宮頸上皮內(nèi)瘤變分類中常用的顏色或紋理特征和四種常用的分類器(支持向量機,隨機森林,反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡和K-最近鄰)。對于每種分類器通過特征選擇的方式選出其特定的最佳組合,對四種分類模型(分類器+最佳特征組合)的性能進行統(tǒng)一評估。首先,通過k均值聚類算法實現(xiàn)宮頸區(qū)域的提取,其后將宮頸區(qū)域內(nèi)可能存在的反光點作剔除處理,并采用基于互相關的圖像匹配方法對醋酸實驗前后的宮頸圖像進行了配準,由此得到了上述兩張圖像的宮頸區(qū)域重疊部分。其次,在宮頸區(qū)域的重疊部分完成泛白等級的評估,在此基礎上提取了2個顏色特征和5個基于灰度共生矩陣的紋理特征組成特征集,并結合專家診斷意見構建了本文所用的數(shù)據(jù)集。最終,對于上述提取的7個顏色或紋理特征,將窮舉搜索的特征選擇方式和交叉驗證相結合,得到四種分類器特定的最佳特征組合。在相同的測試集上,對四種分類器在特定的最佳特征組合下的分類性能進行測試比較。對上述提出的方法在350例病人數(shù)據(jù)(包含175例陽性病人數(shù)據(jù)和175例陰性病人數(shù)據(jù))上進行了驗證。結果表明,支持向量機在特定的最佳特征組合下實現(xiàn)了81.4%的準確性、82.8%的敏感性以及80%的特異性,優(yōu)于其他三種分類器。本研究的發(fā)現(xiàn)可以為宮頸癌自動篩查工具的開發(fā)提供有用的參考價值。
【學位單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：R737.33;TP391.41
【部分圖文】：

算法流程框圖

宮頸區(qū)域示意圖

(b)圖 2-3 醋酸實驗前后組圖像配準從概念上可以理解為具有相同目標的多副圖像之間的匹配，。通常地，即使是具有相同目標的多副圖像由于拍攝的時間，角度的不一致，相互之間也會存在不同程度的差異。圖像配準的目的是的圖像在空間上達到最佳匹配程度的變換模型和最佳變換參數(shù)，從綜合不同圖像的信息為圖像的分析過程提供幫助。 配準方法準歸根結底是對圖像信息的利用過程，或直接或間接地通過圖像信間的相關性，以圖像的信息的利用方式的區(qū)別為根據(jù)，可以將配準幾類：1）基于特征的匹配方法方法首先對圖像進行特征提取，形成特征描述算子作為圖像之間的
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本文編號：2883567