基于深度卷积网络的乳腺癌分类
发布时间：2025-05-11 03:31
乳腺癌发病率位居女性癌症之首并呈现逐年上升的趋势,因此对乳腺癌的诊断和治疗越来越受到社会的重视。乳腺癌的肿瘤类型有很多种,不同性状的肿瘤对应不同的治疗方案,因此,乳腺肿瘤的正确分类和识别在乳腺癌治疗过程中显得尤为重要。传统的乳腺肿瘤类别的认定需要医生借助影像学检查并依据病理结果来确定,该诊断过程繁琐,且效率低下。随着人工智能技术的发展,特别是深度学习、数字图像处理技术的不断改进,促使计算机技术辅助诊断乳腺癌成为研究热点。本文主要研究核磁(Magnetic Resonance,MR)图像结合纹理分析方法在鉴别乳腺纤维瘤(fibroadenoma of breast,FB)、浸润性导管癌(invasive ductal carcinoma,IDC)和浸润性小叶癌(invasive lobular carcinoma,ILC)上的应用价值,以及探究深度学习方法在浸润性导管癌病理级别预测中的应用价值。通过分析MR图像的纹理特征并结合卷积神经网络模型,预测不同类型的乳腺肿瘤,为乳腺癌诊断提供参考。本文的主要工作和贡献具体如下:(1)提出了基于纹理分析和多序列MR图像分割勾画方法。为了精确定位肿瘤区...
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 乳腺癌治疗方案概述
1.3.2 深度学习方法概述
1.3.3 图像处理方法概述
1.3.4 图像处理与乳腺癌诊断
1.4 主要研究内容和创新点
1.5 组织结构
第2章 乳腺癌分类基本算法与相关技术
2.1 引言
2.2 数据介绍
2.2.1 磁共振成像原理
2.2.2 磁共振成像脉冲序列
2.2.3 磁共振图像格式
2.2.4 乳腺肿瘤MR图像表现
2.3 图像分析方法
2.3.1 小波变换
2.3.2 Gabor小波
2.3.3 LDA特征选择
2.3.4 聚类算法
2.3.5 支持向量机
2.4 神经网络基本原理
2.4.1 人工神经网络
2.4.2 激活函数
2.4.3 卷积神经网络
2.5 性能评估方法
2.6 本章小结
第3章 基于纹理分析和多序列MR图像区域勾画方法
3.1 引言
3.2 MR图像纹理分析
3.2.1 获取兴趣区域
3.2.2 离散小波变换图像分解
3.2.3 Gabor滤波
3.3 乳腺MR图像分割
3.3.1 基于K-means算法的图像分割
3.3.2 K-means算法分割结果
3.3.3 基于SVM模型的图像分割
3.3.4 SVM模型核函数选择
3.3.5 SVM模型分割结果
3.4 基于多序列MR图像的分割
3.4.1 基于插值算法的图像预处理
3.4.2 基于K-means算法的多序列聚类
3.4.3 基于C-means算法的多序列聚类
3.4.4 腐蚀膨胀
3.5 结果分析
3.5.1 阈值分割
3.5.2 活动轮廓分割
3.5.3 分割结果对比
3.6 本章小结
第4章 基于Gabor特征的乳腺肿瘤MR图像分类模型
4.1 引言
4.2 模型介绍
4.3 Gabor纹理分析
4.4 特征提取
4.4.1 数据归一化
4.4.2 特征分析
4.4.3 特征子集
4.5 结果分析
4.6 本章小结
第5章 基于深度卷积网络的IDC分级预测模型
5.1 引言
5.2 乳腺浸润性导管癌级别概述
5.3 基于Gabor特征的IDC级别预测
5.3.1 浸润性导管癌数据预处理
5.3.2 浸润性导管癌特征分析
5.3.3 浸润性导管癌级别预判
5.4 基于卷积神经网络的IDC预测模型
5.4.1 图像数据预处理
5.4.2 创建卷积神经网络
5.4.3 结果分析
5.5 Gabor特征结合卷积神经网络分类模型
5.5.1 创建分类模型
5.5.2 实验结果
5.5.3 实验分析
5.6 本章小结
第6章 结论与工作展望
6.1 结论
6.2 工作展望
参考文献
致谢
在学期间主要科研成果
一、发表学术论文
二、发明专利情况
三、获奖情况
四、参与科研项目
本文编号：4044779
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 乳腺癌治疗方案概述
1.3.2 深度学习方法概述
1.3.3 图像处理方法概述
1.3.4 图像处理与乳腺癌诊断
1.4 主要研究内容和创新点
1.5 组织结构
第2章 乳腺癌分类基本算法与相关技术
2.1 引言
2.2 数据介绍
2.2.1 磁共振成像原理
2.2.2 磁共振成像脉冲序列
2.2.3 磁共振图像格式
2.2.4 乳腺肿瘤MR图像表现
2.3 图像分析方法
2.3.1 小波变换
2.3.2 Gabor小波
2.3.3 LDA特征选择
2.3.4 聚类算法
2.3.5 支持向量机
2.4 神经网络基本原理
2.4.1 人工神经网络
2.4.2 激活函数
2.4.3 卷积神经网络
2.5 性能评估方法
2.6 本章小结
第3章 基于纹理分析和多序列MR图像区域勾画方法
3.1 引言
3.2 MR图像纹理分析
3.2.1 获取兴趣区域
3.2.2 离散小波变换图像分解
3.2.3 Gabor滤波
3.3 乳腺MR图像分割
3.3.1 基于K-means算法的图像分割
3.3.2 K-means算法分割结果
3.3.3 基于SVM模型的图像分割
3.3.4 SVM模型核函数选择
3.3.5 SVM模型分割结果
3.4 基于多序列MR图像的分割
3.4.1 基于插值算法的图像预处理
3.4.2 基于K-means算法的多序列聚类
3.4.3 基于C-means算法的多序列聚类
3.4.4 腐蚀膨胀
3.5 结果分析
3.5.1 阈值分割
3.5.2 活动轮廓分割
3.5.3 分割结果对比
3.6 本章小结
第4章 基于Gabor特征的乳腺肿瘤MR图像分类模型
4.1 引言
4.2 模型介绍
4.3 Gabor纹理分析
4.4 特征提取
4.4.1 数据归一化
4.4.2 特征分析
4.4.3 特征子集
4.5 结果分析
4.6 本章小结
第5章 基于深度卷积网络的IDC分级预测模型
5.1 引言
5.2 乳腺浸润性导管癌级别概述
5.3 基于Gabor特征的IDC级别预测
5.3.1 浸润性导管癌数据预处理
5.3.2 浸润性导管癌特征分析
5.3.3 浸润性导管癌级别预判
5.4 基于卷积神经网络的IDC预测模型
5.4.1 图像数据预处理
5.4.2 创建卷积神经网络
5.4.3 结果分析
5.5 Gabor特征结合卷积神经网络分类模型
5.5.1 创建分类模型
5.5.2 实验结果
5.5.3 实验分析
5.6 本章小结
第6章 结论与工作展望
6.1 结论
6.2 工作展望
参考文献
致谢
在学期间主要科研成果
一、发表学术论文
二、发明专利情况
三、获奖情况
四、参与科研项目
本文编号：4044779
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/4044779.html
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