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时间:2019-05-15
《基于磁共振图像的肝癌识别技术研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、大连理工大学硕士学位论文摘要磁共振成像技术与计算机CT断层造影术、超声成像、核医学成像并称为现代四大医学影像技术,其中磁共振成像由于其速度快、无侵袭、无辐射、对软组织分辨力高等优点而广泛应用于临床诊断和治疗中。在肝脏疾病诊断中,磁共振成像技术的使用频率很高。肝脏疾病是在我国发病率较高,其中以肝癌的危害性最大,它通常由肝硬化发展而来。临床上通过磁共振成像诊断肝癌或肝硬化,主要由医生依据经验凭借肉眼进行观察和诊断,主观因素影响大,误诊时有发生,导致患者延误治疗时机、错误地制定治疗计划或增加不必要的精神负担。本文采用数字图像处理技术中的纹理分析技术,对磁共
2、振肝脏图像进行图像纹理分析,提取特征参数,并对这些特征参数进行识别,达到区分肝硬化和肝癌的目的。目前来看,很多针对肝脏图像的肝脏疾病识别技术的研究都是基于CT造影或超声成像的,由于成像原理的不同,提取的纹理特征也不同,因此无法应用于磁共振图像中。为了达到本文的目的,分别从空域和频域对图像的感兴趣区域进行了纹理分析。空域上,采用了灰度共生矩阵的二阶统计量作为特征;频域上,采用了Gabor滤波器对图像进行滤波,进而提取特征。最后,利用得到的特征矢量,采用BP神经网络进行图像的识别。此外,本文还设计了一个人体组织自动提取系统。为了给本文的研究提供充足的图像
3、资源以及科学的结果评价依据,在大连医科大学动物实验中心进行了肝硬化、肝癌动物造模实验,并对这些动物模型进行磁共振检测以获得充足的图像资源,在进行磁共振检测之后对这些动物模型进行解剖,对其肝脏进行病理检验,可以为本文的识别结果的准确性提供客观依据。关键词:磁共振;肝癌;纹理分析;灰度共生矩阵;特征提取大连理工大学硕士学位论文StudyonRecognitionofCancerLiverinMRImagesAbstractMagneticresonanceimaging,computertomographyCTangiography,ultrasound
4、imagingandnuclearmedicineimagingareknownasthefourmodemmedicalimagingtechnologies.Magneticresonanceimagingiswidelyusedinclinicaldiagnosisandtreatmentbecauseofitsspeed,non-invasive,110radiation,andhigh-resolutionofsofttissue.Inthediagnosisofliverdisease,magneticrcsonanceimagingis
5、oftenused.Liverdiseaseisahigherprevalencein01117country,withthegreatestdangeroflivercancer,whichusuallycomesfromthedevelopmentoflivercirrhosis.DiagnosinglivercancerorcirrhosisthroughmagneticresonRnceimagingonclinicalismainlybydoctorsbasedonexperiencewiththenakedeyeforobservatio
6、nanddiagnosis.Somisdiagnosiswouldoccurs,whichwoulddelaysthetreatmentofpatients,leadtodevelopingtreatmentprogramsincorrectlyorincreasingtheunnecessaryspiritofburden.Inthispaper,magneticresonanceimagesoftheliverfireanalyzedbyusingdigitalimageprocessingmethodinthetextureanalysisto
7、extractfeaturestoclassifytheimagesintolivercirrhosisimagesandlivercancerimages.Furthermore,anautomatichumantissuesextractionsystemisdesignedinthepaper.Atpresent,manyoftheimagesoftheliverforliverdiseaseidentificationtechniquesalebasedonul仃嬲0吼dimagingorCTangiography.Becauseofthed
8、ifferentima舀ngprinciple,theextractedtexturefeaturesale
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