乳腺腫瘤的超聲圖像分析及良惡性判別課件

乳腺腫瘤的超聲圖像分析及良惡性判別課件

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1、乳腺腫瘤的超聲圖像分析及良惡性判別汪源源沈嘉琳復(fù)旦大學(xué)電子工程系內(nèi)容概要課題背景介紹課題內(nèi)容介紹?超聲圖像中乳腺腫瘤的邊緣提取?乳腺腫瘤的超聲圖像特征提取?乳腺腫瘤性質(zhì)的分類(lèi)判別總結(jié)與展望概述乳腺癌是女性最常見(jiàn)的惡性腫瘤之一。1999年上海市乳腺癌的發(fā)病率已躍居女性惡性腫瘤發(fā)病率之首*;目前對(duì)乳腺癌尚無(wú)積極的預(yù)防辦法,早期診斷和及時(shí)治療是提高乳腺癌術(shù)后生存率的唯一途徑;臨床主要采用觸診、乳腺X線(xiàn)攝片(鉬靶攝片)和乳腺超聲成像這三種方法檢測(cè)乳腺腫瘤,其中乳腺超聲成像憑借其無(wú)創(chuàng)、實(shí)時(shí)、可重復(fù)性強(qiáng)的特點(diǎn),在我國(guó)很多地區(qū)都被選為乳腺影像學(xué)檢查的首選方法。*鄭瑩,李德録,向泳梅,李新建.上海市

2、區(qū)乳腺癌流行現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析[J].外科理論與實(shí)踐,2001,6(4):219-221.超聲成像鑒別乳腺腫瘤的診斷基礎(chǔ)典型的良惡性乳腺腫瘤的超聲圖像特征比較*良性惡性形態(tài)規(guī)則不規(guī)則邊緣光滑毛糙邊界回聲清晰無(wú)內(nèi)部回聲分布均勻粗雜不均勻聲衰減不明顯明顯側(cè)后聲影明顯不明顯縱橫比<0.7>0.7*王怡,秦茜淼,陳為民,楊永明.188枚良惡性乳腺腫塊聲像圖識(shí)別[J].上海醫(yī)學(xué)影像雜志,2003,12(1):30-34.存在的問(wèn)題良惡性乳腺腫瘤的超聲圖像特征存在一定的交疊,對(duì)于超聲圖像表現(xiàn)不典型的乳腺腫瘤,單憑其中某一條或幾條指標(biāo)來(lái)判斷腫瘤的性質(zhì)是極不可靠的;(如:縱橫比>0.7的纖維腺瘤也比較常

3、見(jiàn);髓樣癌腫塊內(nèi)部回聲較低且分布均勻,一般還伴有后方回聲增強(qiáng))?如何對(duì)一例腫瘤進(jìn)行綜合評(píng)判?檢查醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)和標(biāo)準(zhǔn)上的差異會(huì)導(dǎo)致不同的診斷結(jié)果;?如何提高診斷的客觀性?超聲圖像自身存在著噪聲大、分辨率低等缺點(diǎn)。?如何排除干擾獲得有價(jià)值信息?國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀I(lǐng)I:系統(tǒng)流程一覽數(shù)字化影像采集乳腺腫瘤的邊緣提取乳腺腫瘤的特征提取腫瘤性質(zhì)的綜合考察判決結(jié)果輸出選擇相應(yīng)的形態(tài)或紋理特征參數(shù)進(jìn)行量化分析從眾多參數(shù)中找出具有較強(qiáng)分類(lèi)能力的特征參數(shù),對(duì)乳腺腫瘤進(jìn)行綜合識(shí)別手動(dòng)、半自動(dòng)或全自動(dòng)提取乳腺腫瘤邊緣國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀I(lǐng)II:三類(lèi)計(jì)算機(jī)輔助分析系統(tǒng)基于乳腺腫瘤形態(tài)特征的提取與分析考察點(diǎn):腫瘤的形狀和邊界

4、特征代表參數(shù):形狀的緊致度、離心率、矩、邊界的凸度和凹度、傅里葉描述子、分形描述等干擾因素:形態(tài)特征不典型的腫瘤基于乳腺腫瘤紋理特征的提取與分析考察點(diǎn):腫瘤的內(nèi)部、邊界、后方的回聲特性代表參數(shù):基于灰度共生矩陣的紋理描述、基于空間頻率的紋理參數(shù)、基于紋理基元長(zhǎng)度的描述等干擾因素:良惡性腫瘤的紋理特征交疊程度更高,較差的成像質(zhì)量,高頻超聲的衰減基于乳腺腫瘤形態(tài)和紋理特征的綜合分析本課題內(nèi)容的簡(jiǎn)要說(shuō)明以乳腺腫瘤的灰階超聲圖像為研究對(duì)象,通過(guò)分析比較良惡性腫瘤的超聲圖像特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)乳腺腫瘤良惡性的計(jì)算機(jī)自動(dòng)判別,從而為醫(yī)生的臨床診斷提供有價(jià)值的參考意見(jiàn),以提高乳腺癌尤其是超聲圖像表現(xiàn)不典型

5、的乳腺癌的診斷準(zhǔn)確率。本課題的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)建立具有一定病例數(shù)的圖像庫(kù);實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)超聲圖像中乳腺腫瘤邊緣的半自動(dòng)提取:?提出灰度閾值分割和動(dòng)態(tài)規(guī)劃相結(jié)合的邊緣提取算法;?提出小波分析和動(dòng)態(tài)規(guī)劃相結(jié)合的邊緣提取算法;實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)乳腺腫瘤超聲圖像特征的量化研究:?研究乳腺腫瘤的各種形態(tài)特征的量化分析方法;?研究乳腺腫瘤的各種紋理特征的量化分析方法;計(jì)算機(jī)對(duì)乳腺腫瘤的良惡性判別?對(duì)量化特征作統(tǒng)計(jì)分析,并進(jìn)行參數(shù)篩選;?建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)器,實(shí)現(xiàn)乳腺腫瘤的良惡性判別。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲得圖像庫(kù)規(guī)模:168幅乳腺腫瘤的超聲圖像,其中良性81例、惡性87例;采集地點(diǎn):復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)

6、院超聲科涉及的超聲儀:ATLHDI-3000、GELogic9、ACUSONSequoia-512、SIEMENSG50和HITACHI8500;探頭發(fā)射頻率:5MHz~14MHz;實(shí)驗(yàn)平臺(tái):配置為Pentium43.00GHz,內(nèi)存504M的個(gè)人計(jì)算機(jī),編程軟件為Matlab6.1。內(nèi)容概要課題背景介紹課題內(nèi)容介紹?超聲圖像中乳腺腫瘤的邊緣提取?乳腺腫瘤的超聲圖像特征提取?乳腺腫瘤性質(zhì)的分類(lèi)判別總結(jié)與展望基于灰度閾值分割和動(dòng)態(tài)規(guī)劃提取邊緣的基本思路灰度閾值分割優(yōu)點(diǎn):原理簡(jiǎn)單、計(jì)算量小缺點(diǎn):直接用于對(duì)比度低噪聲大的超聲圖像效果差基于傳統(tǒng)活動(dòng)輪廓模型的動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)點(diǎn):具有較好的抗噪性缺點(diǎn)

7、:對(duì)邊緣的初始位置敏感活動(dòng)輪廓模型的初始輪廓一般由手動(dòng)勾畫(huà)給出灰度閾值分割和動(dòng)態(tài)規(guī)劃的聯(lián)合運(yùn)用灰度閾值分割給出初始邊緣,動(dòng)態(tài)規(guī)劃修正初始邊緣獲得最終邊緣優(yōu)點(diǎn):減少了初始邊緣的人工干預(yù),加快動(dòng)態(tài)規(guī)劃的收斂輸入超聲圖像ROI選取ROI的預(yù)處理采用灰度閾值分割法提取初始邊緣采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃法進(jìn)行初始邊緣修正輸出最終邊緣算法流程示意圖ROI:regionofinterestROI的選取ROI選擇的意義:1)減少乳腺腫瘤周?chē)哂邢嗨苹叶确植蓟蚣y理特征的組織或后方回聲對(duì)正

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