基于超聲圖像的甲狀腺結節(jié)計算機輔助診斷方法研究.pdf

1、甲狀腺腫瘤是增長速率最快的惡性腫瘤之一，其臨床表現為甲狀腺結節(jié)，B型超聲技術是甲狀腺結節(jié)的首選檢查方法，甲狀腺影像報告與數據系統(tǒng)（TI-RADS）中的超聲征象描述和定性評價方案是甲狀腺臨床醫(yī)生的重要參考標準，可幫助醫(yī)生提高臨床診斷準確率，但實際運用中甲狀腺影像報告與數據系統(tǒng)缺乏相應的定量分析方法，本文主要研究了甲狀腺影像報告與數據系統(tǒng)中超聲征象的定量描述方法和結節(jié)邊界分割方法。
　　論文第1部分實現了甲狀腺結節(jié)邊緣的半自動分割。首

2、先用雙邊濾波構建結節(jié)的多尺度圖像，使用Canny、相位一致性和分水嶺算法分割結節(jié)邊界，通過不同的加權方式構建合適的局部代價函數，然后通過求取使用者提供的參考點間的最短路徑得到初步分割結果，最后通過兩步形態(tài)學操作優(yōu)化邊界。實驗結果表明，本文提出的邊界分割算法較好的實現了結節(jié)邊界的分割。論文第2部分主要研究了甲狀腺結節(jié)特征提取，通過借鑒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、化點和內部回聲區(qū)域檢測算法，對該算法輸出的區(qū)域不能代表內部回聲區(qū)域的案例提出了微調方案、通過最小二乘法和極坐標變換的提取形狀的特征，如凹凸數，緊致度，極坐標描述子等、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等。論文第3部分研究了甲狀腺結節(jié)彩色多普勒圖像的特征提取，具體包括基于Alder標準的血流強度特征提取與分級方案和血流分布的特征提取及回歸模型。論文第4部分實現了甲狀腺結節(jié)的分類。首先