基于超聲圖像的肝纖維化分期研究.pdf

1、肝纖維化是一種常見(jiàn)肝臟疾病，嚴(yán)重危害人類(lèi)身體健康。肝活組織檢查是診斷肝纖維化的標(biāo)準(zhǔn)，但因其具有創(chuàng)傷性，臨床使用受到一定的限制。超聲圖像檢查是廣泛使用的肝纖維化檢查方法，臨床醫(yī)生通過(guò)觀察超聲圖像紋理的粗糙程度，依據(jù)自己經(jīng)驗(yàn)來(lái)診斷肝纖維化的嚴(yán)重程度，這種方法有很大的主觀性，不僅對(duì)于藥物治療的效果不敏感，而且很可能會(huì)造成誤判。臨床上需求一個(gè)能從超聲圖像中提取紋理特征，并進(jìn)行肝纖維化量化分期的計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)來(lái)輔助醫(yī)生診斷。本文從理論研究和系統(tǒng)實(shí)

2、現(xiàn)兩方面實(shí)現(xiàn)了基于超聲圖像的肝纖維化分期。
　　理論研究方面，提出了一種基于超聲圖像紋理特征的肝纖維化分期方法，主要包括4個(gè)步驟，分別是：圖像預(yù)處理、特征提取、特征選擇和分類(lèi)。首先，根據(jù)圖像的灰度特征及感興趣區(qū)域（ROI）的選取原則進(jìn)行ROI自動(dòng)選擇和預(yù)處理。其次，對(duì)預(yù)處理后的圖像提取特征，改進(jìn)灰度共生矩陣（GLCM）算法為多尺度灰度共生矩陣算法，并提出了小波多子圖共生矩陣算法。然后，采用基于SVM的不完全窮舉特征選擇算法進(jìn)行特征