基于紋理特征與高性能分類器的計算機輔助檢測.pdf

1、計算機輔助檢測（Computer-aideddetection,CAD）是指用數(shù)字圖像處理技術(shù)和計算機視覺技術(shù)等，幫助醫(yī)生解讀海量圖像，獲得有價值的診斷信息。CAD系統(tǒng)不僅有助于提高醫(yī)生診斷的敏感性和特異性，加快判讀速度，減輕醫(yī)生工作量，而且能在一定程度上解決人工判讀中不同醫(yī)生之間經(jīng)驗、標準不一致等問題。
　　隨著虛擬內(nèi)窺鏡（VirtualEndoscopy,VE）的臨床應(yīng)用，CAD技術(shù)得到了廣泛關(guān)注，檢測的敏感度和特異度也在不斷

2、地提高。目前，大部分用于VE的CAD都是基于幾何特征，雖然能反映形態(tài)上的變化，但無法有效區(qū)分形態(tài)近似的可疑區(qū)域，如檢測結(jié)腸息肉時，難以區(qū)分與息肉形態(tài)類似的皺褶、宿便等，檢測的假陽性率較高；另外，基于幾何特征的檢測無法反映病變組織與正常組織密度分布的變化，很難獲得一些關(guān)鍵特征或診斷指標，如膀胱腫瘤浸潤壁組織的深度，來判斷腫瘤分期。研究表明，紋理能有效反映病變和正常組織的差異。同時，高性能分類器具有良好的判別性能，如將二者進行有效結(jié)合，有望

3、提高CAD系統(tǒng)的檢測性能，降低結(jié)腸息肉的假陽性率，實現(xiàn)對膀胱腫瘤及其浸潤深度的檢測。
　　針對上述問題，本文主要開展了以下研究：
　　1）基于MRI圖像的膀胱腫瘤及浸潤深度CAD研究
　　膀胱腫瘤是一種常見的惡性腫瘤，多發(fā)于老年人且復(fù)發(fā)率極高。目前的虛擬膀胱鏡主要基于CT/MRI圖像，實現(xiàn)膀胱內(nèi)部結(jié)構(gòu)的三維成像，但無法對膀胱腫瘤及浸潤壁組織的深度進行有效檢測。前期研究結(jié)果表明膀胱腫瘤組織和壁組織之間的圖像紋理存在明顯差

4、異，本文首先對紋理特征進行深入分析，篩選出有效特征，并提出小區(qū)域紋理特征的提取方法。在此基礎(chǔ)上，改進分類器設(shè)計，并結(jié)合提出的基準單元標記方法，建立了基于MRI圖像的膀胱腫瘤及浸潤深度CAD系統(tǒng)。對16位膀胱腫瘤患者MRI數(shù)據(jù)的檢測實驗表明，與術(shù)后病理結(jié)果對照，56幅檢測圖像中，46幅系統(tǒng)判斷正確，正確率為82.1％，敏感度為82.2％；16位患者中，分期判斷正確者15人，正確率為93.8％。表明基于紋理特征和BPNN分類器的CAD系統(tǒng)，

5、可初步實現(xiàn)膀胱腫瘤邊界的劃分和浸潤深度的標記。為膀胱腫瘤的無創(chuàng)檢測提供了新的可能手段。
　　2）基于3D紋理特征的結(jié)腸CAD研究
　　結(jié)腸癌的發(fā)病率和致死率均位居惡性腫瘤第三，且在我國呈上升趨勢，迫切需要無創(chuàng)的檢測及篩查手段。目前虛擬結(jié)腸鏡中結(jié)腸息肉的檢測大都基于幾何特征，難以消除皺褶、宿便等的影響，檢測的假陽性較高。本文結(jié)合息肉組織和其他組織間的紋理差異，改進息肉檢測CAD框架，基于三維感興趣區(qū)域（Ellipsoidreg