【摘 要】
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宫颈癌是危害女性健康最常见的恶性肿瘤之一,我国宫颈癌发病率高居世界第二位.目前宫颈癌的诊断和筛查方法主要包括宫颈活检刮片、手术病理检查、电子计算机断层扫描、核磁共
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宫颈癌是危害女性健康最常见的恶性肿瘤之一,我国宫颈癌发病率高居世界第二位.目前宫颈癌的诊断和筛查方法主要包括宫颈活检刮片、手术病理检查、电子计算机断层扫描、核磁共振和超声等.与其它方式相比,超声诊断具有安全、无创、快捷、重复性高和经济等特点.宫颈癌前病变筛查对于宫颈癌的诊疗至关重要,然而,大多数宫颈癌前病变患者的超声影像数据上没有明显的临床症状,因此对及时准确的诊断造成较大难度.针对此问题,基于重庆妇幼保健院提供的宫颈超声临床数据,本学位论文探讨了宫颈癌前病变智能识别及深层特征分析.主要工作如下:(1)为了挖掘宫颈超声数据的特征,构建一种多层图稀疏非负矩阵分解模型,并讨论其优化求解和收敛性.首先引入流形学习的思想,考虑实际数据本身存在的几何结构信息,在稀疏非负矩阵分解模型的基础上添加图正则项;为了进一步缓解随机初始值的影响以及挖掘更深层次的特征,又引入了深度学习中的深层表示和逐层预训练策略,构建了多层图稀疏非负矩阵分解模型,并对模型进行了优化求解和收敛性分析.(2)提出一种基于多层图稀疏非负矩阵分解模型的宫颈癌前病变智能识别方法.将宫颈病理数据与宫颈超声数据相结合,将临床金标准的病理诊断结果作为类别标签.基于提出的多层图稀疏非负矩阵分解模型对超声数据进行深层特征挖掘.在带标签的同类训练样本不足的情况下,尽可能的从已有的不带标签的数据中挖掘信息,采用反投影稀疏表示分类进行宫颈癌前病变识别.(3)提出一种基于多层图稀疏非负矩阵分解模型的宫颈超声特征趋势分析方法.为了进一步挖掘正常和癌前病变两类超声样本之间的不同,并给临床医生提供更加直观的展示.对每幅超声图像进行预处理,先将医生感兴趣的区域分割成子块,并按照从外口到内口的顺序排列.接着对此子块超声数据通过多层图稀疏非负矩阵分解模型进行特征趋势分析.
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