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47520字硕士毕业论文医学影像学硕士论文参考模型:图论和差异改进在医学影像聚类中的作用

论文类型:硕士毕业论文
论文字数:47520字
论点:图像,医学,数据
论文概述:

本在分析在医学图像中,各个 ROI 的出现都是有关联的,所以一个医学图像可以用一个完全图来表示,其中节点可以蕴含 ROI 本身的一些信息,边可以用于表示对应节点的ROI间的关系。基于此我

论文正文:

第一章螺纹理论

1.1导言

随着现代科学技术的发展,我们产生和收集数据的能力越来越强。科学实验数据、医学数据、人口统计数据、金融数据等等正在淹没我们。人们已经将注意力从如何获取大量数据转移到如何处理大量数据上。因此,数据挖掘自然成为迫切需要。数据挖掘是指通过非平凡的方法从大量数据中发现有用知识的过程,是一个多学科交叉的领域。它可以帮助我们从海量数据中找到我们感兴趣的内容和知识,从而帮助我们解决现实问题。聚类是数据挖掘中的一种重要方法。聚类(Clustering)是在没有先验知识的情况下将数据对象划分成簇或类的过程,使得同一簇中的对象具有更高的相似性,而不同簇中的对象具有更高的不相似性。聚类分析已被应用于图像处理、数据分析、模式识别和市场研究等许多领域。近年来,随着数字成像技术和互联网的发展,图像数据越来越多。然而,与以往的结构化数据相比,图像数据的表示更加复杂和不一致,因此现有的结构化数据聚类方法不能简单地移植到图像聚类中,图像聚类发展缓慢。近年来,随着科研人员的不断研究,第一届多媒体数据挖掘会议(MDM/KDD2000)于2000年召开,标志着图像挖掘的巨大进步,并开始迅速发展。目前,图像挖掘的研究主要有两个方面,即面向特定领域的研究和面向一般领域的研究。

1.2研究背景和意义

图像信息在语音和文本等其他形式的现代信息系统中具有不可替代的优势。然而,与普通数据相比,图像数据具有很大的特殊性。首先,图像中的信息大多是隐含的。其次,图像信息往往模糊不清,同一幅图像的解释在不同的应用领域差异很大。最后,图像中的对象之间存在空关系。所有这些都限制了现有的用于普通数据库或数据仓库的优秀挖掘算法可以直接应用于图像挖掘的效果。医学图像数据占图像数据的很大一部分。在过去的20年里,医学成像技术已经成为医学技术中发展迅速的领域之一,医学图像越来越容易获取和存储。医学图像在医疗系统中起着重要的作用。通过观察医学图像,

第二章医学图像的预处理

医学图像预处理是医学图像聚类乃至医学图像挖掘的重要组成部分。可以说,医学图像聚类最终结果的准确性不仅取决于聚类算法,还取决于预处理部分。在聚类过程中,医学图像预处理的主要功能是提取、细化和存储医学图像中可用于相似性比较的特征,并消除会对聚类结果产生不利影响的噪声和冗余部分。

2.1导言

对于医务人员来说,并不是医学图像中的每个像素都值得观察,医生会更加关注那些不同的像素区域。我们称这些领域为医生感兴趣的投资回报率。从医学图像中提取感兴趣区域的主要方法是分割医学图像。图像分割对图像挖掘的整个领域具有重要意义。可以说,任何图像挖掘过程都是基于通过图像分割获得的特征数据,图像聚类也不例外。图像分割根据特定的标准从图片中提取所需的数据,并将图片转换成计算机可以处理的数据,为以后的其他数据挖掘过程铺平了道路。图像分割有两个主要任务,一个是识别,另一个是描述。识别的目的是定位目标区域并将其与图像的其他区域区分开来,而描绘是为了精确地定义和描绘图像中目标区域或其边缘之间的范围空。目前,应用最广泛的图像分割方法包括交互式分割算法、区域生长分割算法和阈值分割算法。在以前的图像研究中,研究者基于传统图像的特征(如颜色、纹理和形状)提取感兴趣区域。但这不适用于医学图像。

2.2基于医学领域知识的投资回报率

通过研究脑医学和脑CT图像,我们知道正常人大脑的左右部分基本对称,如图2.1所示,而患病区域会使大脑的CT图像呈现不规则的灰度分布,从而打破规则的对称性,如图2.2所示。通过对大量脑CT图像的观察和分析,我们发现在正常情况下,同一部位的医学图像非常相似,它们的特征几乎相同,并且是相对对称的图像。然而,对于有病变的脑组织,病变不仅会产生正常图像中没有的感兴趣区域,还会破坏对称性。

第一章许上............................................................1

1.1导言................................................................................1

1.2研究背景和意义.................................................1

1.3研究现状....................................................................2

1.4提出的问题..........................................................13

1.5研究内容.........................................14

1.6论文的组织结构.............................................14

第二章医学图像的预处理................................15

2.1导言....................................................................15

2.2投资回报率................................16基于医学领域知识

2.3投资回报聚类........................................................20

2.3.3医学图像的钢筋混凝土表示............................22

2.4本章总结......................................................23

结论

本文讨论和研究了医学图像的聚类方法。主要内容包括两部分。首先,基于传统图像聚类算法对预参数和噪声的敏感性,提出了一种差分进化指导下的图像聚类方法。其次,针对现有方法忽略医学图像本身领域知识的问题,提出了一种将图像转换成图形并利用图形聚类算法对医学图像进行聚类的方法。现有的医学图像聚类算法大多是基于传统关系数据库的聚类算法的移植。他们不注意医学图像或医学领域知识的特征。在这些传统的聚类算法中,实验参数的设置非常重要,但聚类是一个没有先验知识的挖掘过程。许多参数要么在实验中逐个测试,要么根据以往的经验选择。此外,参数对聚类结果有很大影响,这在很大程度上限制了聚类结果的准确性。在此基础上,我们将差分进化的思想引入到医学图像聚类过程中,将图像聚类问题转化为优化问题,并通过个体变异、交叉和解之间的选择产生最终结果空。该算法对预设参数不敏感,但可以进一步提高结果的准确性。

参考

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