發(fā)布時(shí)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(yán)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(shí)驗(yàn)又存在著主觀性強(qiáng)、診斷精度低等問題。因此如何在該篩查過程中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化診斷,提高篩查效率和篩查準(zhǔn)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(guān)的自動(dòng)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(guān)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�；�于此,本文提出了一種以病變和非病變?yōu)閯澐纸缦薜淖詣?dòng)分類算法,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(jī),隨機(jī)森林,反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行統(tǒng)一評估。首先,通過k均值聚類算法實(shí)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(diǎn)作剔除處理,并采用基于互相關(guān)的圖像匹配方法對醋酸實(shí)驗(yàn)前后的宮頸圖像進(jìn)行了配準(zhǔn),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(chǔ)上提取了2個(gè)顏色特征和5個(gè)基于灰度共生矩陣的紋理特征組成特征集,并結(jié)合專家診斷意見構(gòu)建了本文所用的數(shù)據(jù)集。最終,對于上述提取的7個(gè)顏色或紋理特征,將窮舉搜索的特征選擇方式和交叉驗(yàn)證相結(jié)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(jìn)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(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,支持向量機(jī)在特定的最佳特征組合下實(shí)現(xiàn)了81.4%的準(zhǔn)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(dòng)篩查工具的開發(fā)提供有用的參考價(jià)值。
【學(xué)位單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(shí)驗(yàn)前后組圖像配準(zhǔn)從概念上可以理解為具有相同目標(biāo)的多副圖像之間的匹配，。通常地，即使是具有相同目標(biāo)的多副圖像由于拍攝的時(shí)間，角度的不一致，相互之間也會(huì)存在不同程度的差異。圖像配準(zhǔn)的目的是的圖像在空間上達(dá)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(zhǔn)方法準(zhǔn)歸根結(jié)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(guān)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(zhǔn)幾類：1）基于特征的匹配方法方法首先對圖像進(jìn)行特征提取，形成特征描述算子作為圖像之間的
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