【摘 要】
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在当今时代,脑疾病对人类的健康生活,影响越发严重,这使得及早发现病情并诊断治疗成为当下医学研究的重点课题。为了规避人工阅片,大夫由于疲劳,经验不足带来的主观上的错误,
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在当今时代,脑疾病对人类的健康生活,影响越发严重,这使得及早发现病情并诊断治疗成为当下医学研究的重点课题。为了规避人工阅片,大夫由于疲劳,经验不足带来的主观上的错误,计算机辅助诊断技术成为了当今时代医学发展的趋势,能够辅助大夫对脑疾病患者进行更好更准确地判断和治疗。本文旨在借助计算机辅助诊断技术对健康脑与病脑进行自动分类。使用医学脑部核磁共振图像,首先采用对比度限制自适应直方图均衡化算法增强脑图像使得图像纹理特征更加明显,更加凸显病灶区域。然后对脑图像进行小波分解,在此基础上提取图像的纹理特征,并与形状特征相结合对脑图像进行特征识别。为了加快小波变换的速度,拟用提升哈尔(Harr)小波变换分解脑图像;通过对提取的多个纹理特征进行比对分类效果,选定峰度用作识别的纹理特征,然后结合图像形状特征Hu不变矩作为识别总特征。最后,选择RBF核支持向量机对脑图像进行分类,并提出了一种基于网格搜索与和声搜索联合优化支持向量机参数的方案,得到了较高的分类精度。经五折交叉验证后,与几种常用的病脑检测算法进行了对比实验,实验结果表明,本文算法识别率较高。卷积神经网络可以通过调整卷积层和池化层中的参数来自动提取图像特征的特性,比传统机器学习需要人为提取特征更有优越性。为了更进一步提高病脑检测的准确率,本文采用GoogLeNet深度学习网络进行训练分类,考虑到脑图像样本数目有限,提出了一种基于GoogLeNet与迁移学习的病脑检测方案,实验结果表明,较传统支持向量机分类,深度学习的方法更为有效,分类精度达到了100%。
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