基于超聲圖像的甲狀腺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷方法研究.pdf

1、甲狀腺腫瘤是增長(zhǎng)速率最快的惡性腫瘤之一，其臨床表現(xiàn)為甲狀腺結(jié)節(jié)，B型超聲技術(shù)是甲狀腺結(jié)節(jié)的首選檢查方法，甲狀腺影像報(bào)告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)（TI-RADS）中的超聲征象描述和定性評(píng)價(jià)方案是甲狀腺臨床醫(yī)生的重要參考標(biāo)準(zhǔn)，可幫助醫(yī)生提高臨床診斷準(zhǔn)確率，但實(shí)際運(yùn)用中甲狀腺影像報(bào)告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)缺乏相應(yīng)的定量分析方法，本文主要研究了甲狀腺影像報(bào)告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)中超聲征象的定量描述方法和結(jié)節(jié)邊界分割方法。
　　論文第1部分實(shí)現(xiàn)了甲狀腺結(jié)節(jié)邊緣的半自動(dòng)分割。首

2、先用雙邊濾波構(gòu)建結(jié)節(jié)的多尺度圖像，使用Canny、相位一致性和分水嶺算法分割結(jié)節(jié)邊界，通過(guò)不同的加權(quán)方式構(gòu)建合適的局部代價(jià)函數(shù)，然后通過(guò)求取使用者提供的參考點(diǎn)間的最短路徑得到初步分割結(jié)果，最后通過(guò)兩步形態(tài)學(xué)操作優(yōu)化邊界。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的邊界分割算法較好的實(shí)現(xiàn)了結(jié)節(jié)邊界的分割。論文第2部分主要研究了甲狀腺結(jié)節(jié)特征提取，通過(guò)借鑒TI-RADS和臨床使用的其他特征，提取鈣化、回聲、后方回聲、邊緣、形狀等特征。具體包括:基于MSER的鈣

3、化點(diǎn)和內(nèi)部回聲區(qū)域檢測(cè)算法，對(duì)該算法輸出的區(qū)域不能代表內(nèi)部回聲區(qū)域的案例提出了微調(diào)方案、通過(guò)最小二乘法和極坐標(biāo)變換的提取形狀的特征，如凹凸數(shù)，緊致度，極坐標(biāo)描述子等、后方回聲的區(qū)域提取算法和特征提取算法、邊緣區(qū)域的特征提取算法、基于霍夫變換的儀器方位的檢測(cè)等。論文第3部分研究了甲狀腺結(jié)節(jié)彩色多普勒?qǐng)D像的特征提取，具體包括基于Alder標(biāo)準(zhǔn)的血流強(qiáng)度特征提取與分級(jí)方案和血流分布的特征提取及回歸模型。論文第4部分實(shí)現(xiàn)了甲狀腺結(jié)節(jié)的分類(lèi)。首先