基于MRI图像的直肠癌辅助诊断关键技术研究

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核磁共振成像技术(Magnetic Resonance Imaging,MRI)相比传统的电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)成像技术,能够提供更加丰富的信息。本文的研究内容是基于MRI图像的直肠癌辅助诊断和疗效评估,所有检测图像来源于合作单位——四川省人民医院放射科室。主要工作包括:(1)研究了直肠癌MRI图像的预处理。首先实现了对医学数字成像和通信(Digital Imaging and Communications in Medicine,DICOM)格式文件的批量转换处理,其次对直肠癌MRI图像进行相关预处理研究,包括基于小波变换对比度增强算法、局部对比度增强算法、基于灰度级分组的图像对比度增强算法,算法明显提高了直肠癌MRI图像的对比度。(2)研究了直肠区域定位算法。通过对人体盆腔结构学的分析,提出了基于先验信息的直肠区域定位算法,使用直肠癌MRI T2加权图(T2-weighted imaging,T2WI)精准的定位直肠,并根据感知哈希在MRI T2WI序列图中匹配直肠,完成基于感知哈希的直肠区域匹配算法。(3)研究了直肠及其病变的分割算法。针对直肠及其病变的分割,提出了简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)结合模糊均值聚类(Fuzzy c-means,FCM)的方法在MRI T2WI图上精准的分割出直肠,并使用全自动的区域生长法在弥散加权图像(Diffusion weighted imaging,DWI)上分割出病变区域。(4)研究了直肠癌良恶性分类算法。使用Haralick纹理特征模型、Gabor纹理特征模型、局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征模型分别对直肠癌变区域进行特征提取,针对LBP存在冗余特征的问题,使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对其进行降维处理。研究分析了这三种特征的相互融合,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对直肠癌MRI图像数据进行分类,对其结果进行评价分析,分类准确率高达91.25%,AUC均值为0.9034。(5)研究了直肠癌疗效评估算法。详细介绍了医学诊疗效果分期标准,并根据现有数据优化分类,提出了结合MRI T2WI图和DWI图的直肠癌疗效评估算法,完成了直肠癌治疗疗效的初步估计,算法准确率为89.66%。
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