基于灰階超聲序列圖像的乳腺腫瘤計(jì)算機(jī)輔助診斷的中期報告

基于灰階超聲序列圖像的乳腺腫瘤計(jì)算機(jī)輔助診斷的中期報告一、研究背景和意義乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一，其疾病復(fù)發(fā)率和死亡率相對較高。乳腺腫瘤的早期發(fā)現(xiàn)與診斷對于患者的治療和預(yù)后至關(guān)重要。計(jì)算機(jī)輔助診斷（CAD）是一種利用數(shù)學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科技術(shù)和方法對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分析和處理，提供輔助醫(yī)生診斷的方法。在乳腺癌的早期診斷、評估和治療方面，CAD技術(shù)已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。近年來，隨著影像技術(shù)的不斷進(jìn)步和計(jì)算機(jī)算力的提升，基于圖像的CAD系統(tǒng)在乳腺腫瘤檢測、診斷中得到了廣泛的應(yīng)用。其中，基于灰階超聲序列圖像的乳腺腫瘤計(jì)算機(jī)輔助診斷可以提供更加準(zhǔn)確、快速、非侵入性的診斷方法，已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。二、研究現(xiàn)狀當(dāng)前，國內(nèi)外的乳腺腫瘤CAD研究主要集中在以下方面：1.特征提取特征提取是CAD系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，目的是從圖像中提取出能夠反映腫瘤性質(zhì)的特征信息，如形態(tài)學(xué)特征、統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、文本特征等。特征提取方法包括傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)的特征提取方法和深度學(xué)習(xí)方法。目前，深度學(xué)習(xí)方法在特征提取方面取得了顯著的成果，如多層感知機(jī)（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。2.分類模型分類模型是CAD系統(tǒng)的另一個重要組成部分，目的是對提取出的特征進(jìn)行分類，判斷腫瘤的良惡性。常用的分類器包括支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、隨機(jī)森林（RF）等。3.結(jié)果評估結(jié)果評估是用來評估CAD系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和性能的方法，主要包括敏感性、特異性、準(zhǔn)確率、受試者工作特征曲線（ROC曲線）等指標(biāo)。三、研究內(nèi)容和計(jì)劃本研究旨在基于灰階超聲序列圖像，構(gòu)建一種高效、準(zhǔn)確的乳腺腫瘤CAD系統(tǒng)，計(jì)劃分以下幾個階段進(jìn)行：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理收集一定數(shù)量的乳腺超聲圖像數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、降采樣、濾波等。對于超聲數(shù)據(jù)，可能存在如透射角、距離和光線陰影等因素的影響，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行控制和處理。2.特征提取利用深度學(xué)習(xí)算法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出能夠反映腫瘤性質(zhì)的特征信息，如形態(tài)學(xué)特征、文本特征等，并對提取出的特征進(jìn)行篩選以提高準(zhǔn)確性。3.分類模型采用SVM、ANN、RF等常用分類器對特征進(jìn)行分類，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對分類器模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)，以提高分類器的準(zhǔn)確性。4.結(jié)果評估采用敏感性、特異性、準(zhǔn)確率、ROC曲線等指標(biāo)對CAD系統(tǒng)進(jìn)行評估，驗(yàn)證系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和性能。四、預(yù)期成果和意義本研究旨在構(gòu)建一種基于灰階超聲序列圖像的乳腺腫瘤CAD系統(tǒng)，預(yù)期將達(dá)到以下成果和意義：1.通過深度學(xué)習(xí)等方法提取出能夠反映腫瘤性質(zhì)的特征信息，提高腫瘤的檢測和診斷準(zhǔn)確性和速度。2.通過CAD系統(tǒng)對乳腺腫瘤進(jìn)行自動化檢測和診斷，可以提高乳腺腫瘤檢測、診斷的準(zhǔn)確度、快速性和客觀性，為乳