宫颈癌前病变的多尺度高光谱成像

宫颈癌前病变的多尺度高光谱成像

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时间:2019-03-14

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1、UniversityofScienceandTechnologyofChina硕士学位论文舍硕毪前病交的多尺灰高光谱论文题目成像注朝健作者姓名机械电子工程学科专业张世武到敉梭徐晚嵘教梭导师姓名二〇一五年五月完成时间硕士学位论文宫颈癌前病变的多尺度高光谱成作者姓名:汪朝健学科专业:机械电子工程导师姓名:张世武副教授徐晓嵘教授完成时间:二一五年五月UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationformaster'sdegreeMulti-scalehyper

2、spectralimagingofcervicalneoplasiaAuthor'sName:::中国科学技术大学学位论文原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研宄工作所取得的成果。除己特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含任何他人己经发表或撰写过的研宄成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名:签字日期:十中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一,学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权,即:学校有权按有关规定

3、向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文编入《中国学位论文全文数据库》等有关数据库进行检索,可以采角影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。么开□保密(年)作者签名:导师签名:签字日期:妹斗签字日期:摘要摘要宫颈癌是许多发展中国家普遍存在的疾病,是导致女性癌症死亡的主要原因之一。在中国,阴道镜筛查方法是蹄查宫颈上皮内瘤变(最常用的方法之一。然而,其临床疗效在很大程度上依赖于主治医生

4、的经验。光谱是一种潜在有效的用于检测宫颈肿瘤的方法,可以提高宫颈癌筛查的准确性和可用性的无创诊断。在本文中,我们介绍了一种高光谱影像诊断方法,主要根据大视场光谱成像技术的图像反射率的变化,在整个宫颈上皮进行多波长无创检测和宫颈癌前病变的定量分析。一款公司的高光谱照相机被用来收集在氙灯照射下的整个宫颈的反射率图像,随后病人进行常规标准阴道镜检查,并在正常和异常的位置点取宫颈组织活检,活检点的位置在阴道镜图像上由临床医生标明。针对所收集的反射率数据进行光谱归一化校准。一种宽间隔二阶导数分析方法被用于区分正常和异常宫

5、颈组织的高光谱反射数据的预处理。基于宽间隙二阶导的特征,进一步釆用有监督的最小距离图像分类方法,用于分割不同病变阶段和不同类型的宫颈上皮内瘤变。其分类结果与组织病理学结果之间的一致表明,该高光谱成像系统可以区分肿瘤和正常组织。该高光谱照相机还可以与实验室显微镜耦合用于获取病理切片的透射图像。基于光谱和空间差异,相似的宽间隙二阶导数分析方法也应用于高光谱透射图像,并釆用同样的图像分类方法,将实验的分类结果与该临床研宂结果进行比较,同样验证了该方法的准确性和有效性。宫颈组织的多尺度高光谱成像技术,为开发低成本,非侵

6、入性的,便携的,和定量成像系统来检测宫颈癌前病变提供了一种可能性。关键词:多尺度高光谱成像宽间隔二阶导最小距离图像分类方法宫颈上皮内瘤变组织病理学说ABSTRACTABSTRACTCervicalcancerisaprevalentdiseaseinmanydevelopingcountriesandistheoneofleadingreasonoffemalecancerdeath.InChina,Colposcopyscreeningmethodisoneofthemostcommonapproachfor

7、screeningcervicalintraepithelialneoplasia(CIN).However,itsclinicalefficacyheavilyreliesontheexaminer'sexperience.Spectroscopyisapotentiallyeffectivemethodfornoninvasivediagnosisofcervicalneoplasiawhichcanimprovetheaccuracyandavailabilityofcervicalcancerscree

8、ning.Inthispaper,weintroduceadiagnosismethodinvolveshyperspectralimaging(HSI)techniquetoimagechangesinreflectanceatmanywavelengthsacrosstheentirecervicalepitheliumfornoninvasivedetectionandquant

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