計(jì)算機(jī)輔助消化道內(nèi)窺鏡圖像診斷技術(shù)研究.pdf_第1頁
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1、計(jì)算機(jī)輔助診斷是最近十幾年發(fā)展起來的生物醫(yī)學(xué)工程的一個(gè)重要分支。隨著數(shù)字圖像技術(shù)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助消化道內(nèi)窺鏡圖像診斷成為可能。其充分利用合適的數(shù)字圖像處理技術(shù)來分析處理醫(yī)學(xué)圖像信息,對(duì)組織結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行定性和定量研究,從而輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷治療。本課題的研究目的是提出了一種新的計(jì)算機(jī)輔助消化道內(nèi)窺鏡圖像診斷方法,用于消化道內(nèi)窺鏡圖像的自動(dòng)分析。
   本文使用了一種基于多級(jí)同質(zhì)的彩色消化道內(nèi)窺鏡圖像分割方法。該方法首先計(jì)算出關(guān)于強(qiáng)

2、度和同質(zhì)的二維直方圖,然后在二維直方圖上利用峰值尋找算法將圖像分割成若干個(gè)區(qū)域,接著利用色調(diào)域直方圖分析法將前面所得的每個(gè)區(qū)域進(jìn)行再分割,最后合并具有相同CIE(Lab)顏色度量的區(qū)域。
   本文對(duì)彩色消化道內(nèi)窺鏡圖像提取了基于直方圖的顏色信息和基于紋理譜的紋理信息。綜合顏色和紋理的圖像特征將具有更強(qiáng)的魯棒性。
   Bayesian分類方法是一種常用的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法。本文將其首次應(yīng)用于消化道內(nèi)窺鏡圖像的診斷,并獲得

3、了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
   針對(duì)息肉的檢測(cè),本文提出了一種新的基于橢圓匹配的息肉檢測(cè)算法。該算法首先對(duì)消化道內(nèi)窺鏡圖像進(jìn)行彩色邊緣檢測(cè)并最終處理成二值邊界。接著用一種基于最小二乘法的隨機(jī)化橢圓檢測(cè)方法在二值邊界圖像中進(jìn)行橢圓檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)取得了很好的效果,并彌補(bǔ)了Bayesian分類方法不能識(shí)別息肉的缺點(diǎn)。
   實(shí)驗(yàn)結(jié)果初步顯示了論文所提出的方法在消化道內(nèi)窺鏡圖像診斷上的可行性,有望為消化道疾病的自動(dòng)診斷提供一種新的分析方法

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