颈部淋巴结超声图像分析与应用

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1、学校代码：10246学号：041021083博士学位论文颈部淋巴结超声图像分析与应用院系：信息学院电子工程系专业：生物医学工程姓名：张俊华指导教师：汪源源教授完成日期：2007年4月1日2指导小组成员：汪源源教授施心陵教授王怡教授2目录摘要1ABSTRACT3第一章绪论51.1前言51.2颈部淋巴结疾病诊断概况61.2.1淋巴结结构和功能61.2.2颈部淋巴结异常的主要原因71.2.3颈部淋巴结疾病超声诊断的优势和发展概况71.3本文的创新点91.4本文的内容和结构9第二章颈部淋巴结超声图像分割112.1参数形变模型122.1.1snake模型原理及其数值解法1

2、22.1.2snake模型外力的几种主要方法142.2改进的梯度矢量流snake模型152.2.1梯度矢量流(GradientVectorFlow，GVF)152.2.2边缘流矢量及其改进172.2.3改进的梯度矢量流snake模型202.3改进的距离图snake模型222.3.1距离图snake模型222.3.2结合边缘流的距离图snake模型232.4分割结果的定量评价指标242.5实验结果252.5.1梯度矢量流snake模型及其改进方法的分割结果252.5.2距离图snake模型及其改进方法的分割结果272.6小结29第三章颈部淋巴结超声图像特征提取31

3、3.1颈部淋巴结医学超声图像诊断特征313.1.1B型超声图像特征[1-7,24]323.1.2多普勒功率图特征343.2颈部淋巴结超声图像特征量化提取353.3超声特征主观分级和量化参数的相关分析及其结果413.3.1颈部淋巴结医学超声图像特征的主观分级423.3.2主观分级和量化特征的相关分析及其结果433.4复合的Haralick纹理特征453.5分割结果对特征提取的影响分析473.6小结49第四章基于粗糙集的支持矢量机分类器514.1支持矢量机(SupportVectorMachine,SVM)51864.1.1结构风险最小化原则524.1.2线性支持矢

4、量机534.1.3非线性支持矢量机564.1.4ν-支持矢量机(ν-SVM)574.2粗糙集基本概念594.3粗糙间隔支持矢量机(RoughMarginBasedSupportVectorMachine,RMSVM)594.4实验结果634.5小结65第五章颈部淋巴结超声图像分析系统及其性能分析665.1颈部淋巴结超声图像分析系统结构和功能665.1.1超声图像分割675.1.2超声图像特征提取685.1.3载入训练样本集和分类识别685.1.4其他功能685.2实验和分析695.2.1颈部淋巴结超声图像分析系统的应用结果和分类器性能比较695.2.2分割结果对

5、分类的影响分析715.2.3各量化特征参数分类性能分析725.2.4医生鉴别诊断结果725.3小结73第六章讨论和展望746.1结论分析和总结746.2展望75参考文献77致谢84附录：博士期间发表的论文8586摘要淋巴结是人体内产生免疫应答的重要器官，淋巴结异常通常表明其属区范围内出现病变，因此检查淋巴结对相关疾病的诊断具有重要意义。颈部淋巴结是淋巴疾病的好发区，在临床上颇为重要。对颈部淋巴结检查的各种方法中，超声成像技术由于具有无损性、实时性、廉价性、操作方便等优点，是首选的影像方式。但颈部淋巴结超声图像的人工判读有较大的主观性。通过计算机对淋巴结超声图像进

6、行量化分析，必将有利于提高医生诊断的客观性。为此，本文建立了一套颈部淋巴结超声图像分析系统，该系统完成了对颈部淋巴结超声图像的分割、量化特征提取和分类识别。本文首先对梯度矢量流snake模型进行改进，用于淋巴结超声图像分割。传统梯度矢量流snake模型仅根据图像中的亮度信息进行图像分割。由于淋巴结超声图像质量较差，含有大量的斑点噪声而且对比度较低。传统梯度矢量流snake模型的分割结果难以令人满意。本文利用包含图像纹理和亮度信息的边缘流形成梯度矢量流，充分利用了超声图像中的纹理信息。在由医生给定四个标记点的条件下，实现了对淋巴结超声图像的半自动分割。对分割结果的

7、定性和定量评价都显示了将边缘流引入梯度矢量流snake模型将明显改善对淋巴结超声图像的分割结果。基于图像分割所得淋巴结轮廓，本文设计了一套超声图像特征提取算法，总共量化了10类超声图像特征，包括从B型超声图像中提取了淋巴结大小特征、外形特征、边界特征、形态特征、髓质比例、髓质分布、回声强度和回声均匀度特征，以及从多普勒功率图中提取了血流密度和血流分布等特征。并对每一类特征将各量化特征参数和医生的主观分级判断进行相关分析，以评价所计算的各量化超声特征用于辅助诊断的价值。然后将每一类特征中相关度最高的量化特征参数提供给医生，以辅助分析颈部淋巴结超声图像。最后，本文将

8、粗糙集概念引入支持矢量机