基于时间序列的孤立肺结节形态征象及良恶检测

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时间:2019-03-16

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1、学校代码:10697分类号:TP39120392密级;1331:公开学号'?泰ii乂睾No"hwestUniversity号座亨恆破±巧交’ISPECIZEDSDISSERTATONIALMASTER泉于时间序列的狐立肺结节形态征篆及良恶检测:听驻■-.,.起臀A.叫《兮纖:学科違称:电子与通信工程专业学位类别:工程硕壬:作者:刘潇指导老师曹正文副教授西北大学学位评定委员会二〇-五年十二月CharacristicsDetectionofsolitarypulmonaryn

2、odulesbasedonTimeSeriesAthesissubmited化NorthwestUniversityn*iartialfulfillmentoftheie山rementspqforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationEnineeri驅gByLiuXiaoSupervisor:CaoZhengwenAssociatePro拓ssorDecember2015西北大学学位论文知识产权声明书本人完全了解西北大学关于收集、保

3、存、使用学位论文的规定。学校有权保留并向国家有关部鬥或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。本人授权西北大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库迸行检索,可レッ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所等机构将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》或其它相关数据库。保密论文待解密后适用本声明。,:i指导教师答名学位论文作者签名:利;>6年,2月I如12I曰S年月曰]]西北大学学位论文独创性声明本人声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研充工作及取得的研

4、究成果。据我所知,除了文中特别加W标注和致谢的地方外,本论文不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西北大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表不谢意。学位论文作者签名:种啼年12月日if摘要一肺癌是种常见的恶性肿瘤,由于其具有发病率过高、死亡率的増长速度过快等特点一,长期W来始终对于人体的生命和健康都是个巨大的障碍和隐患。如果能在其发病早期就得到诊断和治疗,就能够大大提高病患的存活率。肺结节是肺癌的早期表现形式,利用计算机辅助检测的方法对肺

5、结节进行早期诊断已经逐渐成为近年来发展的热点一。本文不同1^^往的研究思路,研巧了种从机器学习的角度出发、利用时间序列相似性检测算法的思想对肺结节的形态征象进巧检测和识别,并结合含有与结节良恶性相关程度最高的形态征象!^^及含有语义信息的其他医学征象,对肺结节的良恶进行了检测识别:,具体的工作和取得的相应成果有W下几项内容(1)利用闽值法和区域生长法从美国公开数据库提供的人体肺部CT原始图像中将肺结节提取出来,并利用边缘检测和边缘跟踪算法提取出肺结巧的外部形狀轮廓,即肺结节外边缘。(2)研巧W角度为横坐标,距离为纵坐标,将肺结节的外部边缘按照与肺结节

6、中也点的夹角及位置一,把它展开成条序列,并结合H次样条插值与均匀采样的'"一算法把这条描述肺结节外部边缘形状持征的序列转换成为条特殊晚时间序列。一一毛刺征巧分叶征(3)针对与肺结节良恶性相关程度最高的形态征象,研究了利用时间序列相似性检测的算法对肺结节的毛刺征巧分叶征分别用DTW算法和?民£0算法进行检测,实践结果表明,这两种算法分类准确率均在80%1^上,比传统的数学描述算法有更高的准确率和鲁棒性。(4)研究了利巧含有高层语义信息的、与肺结节良恶性相关程度较高的四个肺结节医学征象:毛刺征、分叶征、空洞征和巧化征对肺结节进行计算机辅助良恶诊,W这

7、四个医学征象作为特征SVM断,W作为分类器对其进行分类,输出预测肺结节良恶诊断结果。理论和实验均表明,本文的研究思路和方法为计算机辅助检测肺結节形态特征提供了一种新的思路,经实践证明,利用这种方法描述肺结节形悉征象比传统的数学描述方法具有更高的准确率和鲁棒性。关键词:肺结节,计算机辅助检测,形态征象,时间序列iABSTRACTABSTRACTLungcancerisoneofthemostrapidlygrow

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