检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：姜毅电子科技大学

学位级别：硕士

由于人们的工作和生活压力普遍增大,饮食和生活习惯的不规律,导致全球癌症患病人口一直处于一个不断上升的趋势。及早的确诊癌症病情,对于挽救癌症病人的生命至关重要。科学研究发现,人类的微血管密度与恶性肿瘤和癌细胞的侵入深度有关... 详细信息

由于人们的工作和生活压力普遍增大,饮食和生活习惯的不规律,导致全球癌症患病人口一直处于一个不断上升的趋势。及早的确诊癌症病情,对于挽救癌症病人的生命至关重要。科学研究发现,人类的微血管密度与恶性肿瘤和癌细胞的侵入深度有关,当恶性肿瘤的长度超过3cm时,就需要新生成微血管来为其提供养料和氧气,同时排出废弃物。因此,癌症的早期诊断可以通过测量微血管的密度来实现。目前,微血管密度的测量主要依赖于定量分析,即对热点区域(微血管分布比较密集的区域)的微血管进行人工计数,这种方式不但耗时容易出错,而且不同观测者的观测结果之间存在差异性。现代组织病理学上采用对微血管图像进行分类的算法来预测癌症,不过仍然处在很原始的阶段,存在着很多不足,比如,需要人工观测、分类算法不具备通用性。因此,微血管图像的分类的算法仍待优化和改进。微血管图像的分类本质上是对微血管图像进行二分类,因此,可以借助图像处理领域的分类算法来解决。本论文的主要研究工作是基于特征学习的微血管图像分类算法,创新点主要包括以下三个部分:(1)研究了视觉词包(Bag of Visual Words,BOVW)模型、Fisher向量(Fisher Vector,FV)模型和VLAD(Vector of Locally Aggregated Descriptors)模型,提出了基于空间特征的微血管图像分类算法。具体包括:基于空间金字塔模型的微血管图像分类算法,基于Fisher向量特征的微血管图像分类算法和基于VLAD模型的微血管图像分类算法,并通过实验进行了对比和分析。(2)研究了稀疏编码,提出了基于稀疏编码的微血管图像分类算法和基于组稀疏的微血管图像分类算法,并通过实验进行了对比和分析。(3)研究了深度学习,提出了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的微血管图像分类算法,并通过实验进行了对比和分析。本论文研究了多种基于特征学习微血管图像分类算法,通过大量实验进行了对比和分析,提出了基于组稀疏的微血管图像分类算法。实验表明,基于特征学习的微血管图像分类算法能够有效地解决微血管图像的分类问题,为癌症的早期预测提供可靠的参考依据。

关键词：微血管图像图像分类特征学习稀疏编码深度学习

来源：评论

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超声定位显微成像对肿瘤演进及磁热疗效的评估

引用

声学学报 2024年第3期49卷 417-423页

作者：冯宇康王罗军郑罕孔新丽杨思琦陈海鑫陈冕陈昕陈思平林浩铭深圳大学医学部生物医学工程学院深圳518060 医学超声关键技术国家地方联合工程实验室深圳518060 广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室深圳518060

肿瘤的演进和消融伴随着微血管网络的变化,因此使用超声定位显微成像技术评估肿瘤区域微血管及其在磁热疗作用下的变化。通过构建小鼠肿瘤动物模型,搭建实验平台进行超声动物实验,实现肿瘤内部细微血管成像。通过向肿瘤部位注射磁纳米粒... 详细信息

肿瘤的演进和消融伴随着微血管网络的变化,因此使用超声定位显微成像技术评估肿瘤区域微血管及其在磁热疗作用下的变化。通过构建小鼠肿瘤动物模型,搭建实验平台进行超声动物实验,实现肿瘤内部细微血管成像。通过向肿瘤部位注射磁纳米粒子,在外部磁场的作用下产生热效应,实现对肿瘤的磁热治疗。实验结果表明,超声定位显微镜成像能观察到肿瘤生长演进过程中微血管网络的变化,且其变化情况与免疫组化结果具有一致性。此外,磁热治疗后肿瘤内部血管明显减少,与病理切片结果相符,验证了磁热治疗的可行性。

关键词：超声定位显微成像微血管图像肿瘤演进磁热治疗

来源：评论

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基于稀疏表示和字典训练的微血管分割方法研究

基于稀疏表示和字典训练的微血管分割方法研究

引用

作者：张莹哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

微血管的状态信息与人体组织、器官代谢水平具有密切的关系,当微血管中血液流动的状态出现异常时,可以合理的推断出机体的某个部位发生了病变,因此,微血管信息具有重要的生理、病理、药理和临床意义。对微血管的识别研究也在各类疾病的... 详细信息

微血管的状态信息与人体组织、器官代谢水平具有密切的关系,当微血管中血液流动的状态出现异常时,可以合理的推断出机体的某个部位发生了病变,因此,微血管信息具有重要的生理、病理、药理和临床意义。对微血管的识别研究也在各类疾病的早期诊断以及治疗方面起着不可小觑的作用。同时,随着计算机的高速发展,利用计算机来完成对数字图像信息的处理和分析工作已变得十分常见,通过计算机对微血管数字图像进行识别,不仅可以实现对生物体的零创伤,同时还可以加快数据的处理速度,提高了处理效率,减轻了科研人员的压力。因此,利用数字图像处理技术完成对微血管的识别研究,在生物科学、医学诊断等方面有着十分重要的意义。本文从微血管图像的特征以及图像分割两方面入手,首先研究了微血管图像的特征以及常见的图像分割方法,包括基于阈值分割,边缘检测,形态学运算以及区域生长四种方法,并实现了对金鱼尾部微血管的分割。其次,本文学习了稀疏表示和字典学习理论。稀疏表示理论的应用领域非常广泛,如图像压缩,图像去噪以及图像分割等,且都得到了较为优质的效果。因此本文在稀疏表示和字典学习理论的基础上,学习了基于稀疏聚类的图像分割方法,并建立了基于稀疏子空间聚类的图像分割模型。该模型运用Ncut法对图像划分出N个超像素,然后应用SAC算法计算每个超像素之间的相似性,并利用相似性矩阵求得系数矩阵A,运用系数矩阵A构造图像的邻接矩阵W,最后再次运用Ncut方法对超像素进行划分从而得到图像的分割结果。本文的最后以活体的非洲爪蛙作为实验材料通过一系列的实验完成了对微血管图像的采集,灰度变换,融合以及分割的处理。其中包括,运用灰度变换法将采集到的图像转换成灰度图像,方便后续计算机的进一步处理;运用像素点选小融合法对转换后的微血管灰度图像进行融合处理,将所采集到的不连续的微血管图像融合成一幅完整的微血管显微图像,从融合后的结果中可以清晰地看到一条连续的微血管脉络;运用基于块稀疏子空间聚类模型对图像进行分割处理,并将分割结果与前文提到的四种常用图像分割方法做比较,可以明显的看出,本文所使用的方法可以将微血管更加完整清晰的分割出来,分割效果更好。

关键词：微血管图像图像分割稀疏表示字典学习

来源：评论

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