肝癌B超圖像的特征提取與選擇.pdf

1、據(jù)衛(wèi)生部統(tǒng)計，自90年代以來原發(fā)性肝癌已上升為惡性腫瘤的第二位，而B超檢查作為普查肝癌的首選方法，由于受肝癌B超圖像質(zhì)量方面的因素及惡性病變良性表現(xiàn)和觀察者視覺疲勞或疏忽及診斷水平等因素的影響，診斷結(jié)果存在較大的非確定主觀因素。因此，對肝癌B超圖像進行計算機輔助診斷是很有必要的。它將為醫(yī)務(wù)工作者提供第二觀感，減少醫(yī)務(wù)工作者的工作量，幫助他們進行更準確的診斷，減少誤診或漏診的發(fā)生。本文的目的就在于通過歸納肝癌B超圖像上的各種圖像特征，對這

2、些特征的分析比較，獲得對肝癌最敏感穩(wěn)定的特征組合。 本文根據(jù)肝癌B超圖像的聲像學(xué)表現(xiàn)，研究了圖像的紋理特征信息和形狀特征信息，在特征提取和選擇方面進行了研究。本文的主要研究工作如下： (1)提取了肝癌B超圖像的紋理特征。首先按肝癌B超圖像的內(nèi)部回聲進行分類，然后對各類圖片紋理特征進行了分析，接著對總的肝癌B超圖像和其他一些易混淆的病癥（如血管瘤，膿腫等）的紋理特征進行了分析，實驗表明對單一的特征進行分類識別的結(jié)果并不理想；

3、對不同的肝癌回聲類型，分別有對應(yīng)的不同的特征值對其具有較好的區(qū)分效果。因此，在樣本足夠的情況下，根據(jù)肝癌B超圖像的特點進行細化分類圖片有助于提高分類的準確性。 (2)提取了肝癌B超圖像的形狀特征。結(jié)合Snake算法的分割結(jié)果提取出了一些形狀特征，對醫(yī)生判斷腫瘤的大小，形狀，位置等等提供了一定的依據(jù)。 (3) 研究和介紹了一些常用的特征選擇算法，并根據(jù)實際情況，選擇循序前向選擇算法，Relief算法以及改進的Relief－循序