给大家推荐6篇关于乳腺肿瘤的计算机专业论文

今天分享的是关于乳腺肿瘤的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到乳腺肿瘤等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的乳腺肿瘤DCE-MRI图像的分割与分类方法研究

这是一篇关于乳腺肿瘤,DCE-MRI,图像分割,图像分类,注意力融合的论文, 主要内容为近年来,乳腺癌逐渐成为全球女性中最为常见的癌症,然而,其死亡率却在逐年下降,主要原因是医生依靠多种影像手段能够有效对乳腺肿瘤的良恶性进行早期诊断从而进行治疗。因此,患者需要及时科学的诊断和治疗才能够有效地降低死亡率。最新的研究和临床研究结果表明,动态对比增强磁共振成像(Dynamic Contrast-enhanced Magnetic Resonance Imaging,DCE-MRI)因其能够同时观察到乳腺的生理组织特征和解剖结构,对乳腺肿瘤的分割和分类研究具有非常重要的价值。传统的方法是使用手工特征如肿瘤形态,纹理来表征图像再进行分割和分类,然而,这一流程不仅费时费力,而且不同医生的诊断结果之间存在着主观性。相比于传统的方法,深度学习技术可以通过在大规模数据集上进行训练,从中自动学习到更加准确的特征表征,从而实现对图像的自动分割和分类。与手工特征相比,深度学习技术可以更加全面地挖掘图像中的信息,特别是对于一些难以手工提取的特征,例如不同病变区域之间的微小差异,深度学习技术可以更加准确地识别出来。本文希望利用深度学习技术对乳腺肿瘤DCE-MRI图像进行分割和分类,以协助医生进行更加精确的诊断。本文的主要工作和创新点如下:(1)由于现存的乳腺数据集图像更多的是病理图像,超声图像等,涉及到乳腺DCEMRI图像的数据集较为稀少。本文构建了一个乳腺肿瘤DCE-MRI数据集(简称为Brea DM)来进行良恶性肿瘤的分割与分类方法的研究,该数据集包含232例由病理检验过的患者,其中良性病例85例,恶性病例147例。此外,本文还使用了一些相关的预处理操作例如基于高斯滤波法的去噪方法,空间和灰度归一化方法等来提高图像的质量和可靠性。(2)针对乳腺肿瘤DCE-MRI图像分割问题,本文提出了一种新的分割算法Trans CRUnet。该算法在编码层中加入了CBAM模块,以关注那些“重要”的区域,抑制任务无效的特征信息;同时,在解码层中加入的RFB模块利用多分支的卷积结构来捕获多种尺度的上下文信息。最后,本文和五种主流的基准分割方法例如:FCN,Deep Lab V3,U-net,PSPNet以及Trans Unet进行了对比实验并且本文的方法取得了最佳的实验结果。(3)针对乳腺肿瘤DCE-MRI图像分类问题,本文提出了一种新的LA-CAFN(LocalGlobal Cross Attention Fusion Network)网络架构。该网络通过使用Non-local块来将来自SENet的局部通道注意力和来自视觉Transformer的全局自注意力进行融合以得到更全面的特征表征。最后,本文还和两种传统的纹理特征提取方法如LBP(Local Binary Pattern)和GLCM(Gray-Level Co-occurrence Matrix)以及五种基准深度学习模型如VGG-16,Res Net-50,SENet-50,Vision Transformer以及Swin Transformer进行了比较并且本文提出的方法取得了最佳的性能。

基于深度学习的乳腺肿瘤病理图像分析

这是一篇关于乳腺肿瘤,病理图像,注意力机制,肿瘤浸润淋巴细胞,残差学习的论文, 主要内容为目的:乳腺肿瘤严重危害女性群体健康,早发现、早治疗对提高患者生存率具有重要意义。病理检查是肿瘤诊断的“金标准”,其图像可作为确定肿瘤发展程度及预后的指标之一。由于病理图像中组织的多样性为肿瘤分析带来了困难,临床上急需一种智能化辅助算法有效实现肿瘤诊断,并提高图像分析效率。现有算法主要基于病理图像实现细胞分割、乳腺肿瘤的良恶性分类及预后分析等工作,虽然取得了部分成果,但是在特征提取能力、网络参数量及准确率方面仍有一定的提升空间。为此研究智能、高效、准确的病理图像分析算法对乳腺肿瘤的诊断具有重要意义。方法及结果:本文针对乳腺病理图像的特异性、模型特征提取能力不充分等问题,主要在乳腺肿瘤良恶性分类、肿瘤浸润淋巴细胞(Tumor-infiltrating lymphocytes,TILs)分割及预后分析三个方面做了研究。(1)乳腺肿瘤良恶性分类工作。为提高乳腺肿瘤分类精度,研究设计一种基于乳腺病理图像的分类网络(Depthwise separable convolutional normalized attention residual networks,DARE-Net)。为增强特征提取能力,DARE-Net模型创新性的提出了DAR模块。DAR模块能够更好的提取图像的高维特征信息,从而有效实现乳腺肿瘤的良恶性分类。将DARE-Net在Brea KHis及BACH混合数据集上进行了测试,在乳腺肿瘤良恶性分类上准确率达到了95.3%。(2)肿瘤浸润淋巴细胞分割工作。针对TILs特征提取不足及识别准确率有待提升问题,本文提出一种结合注意力机制与多尺度特征的分割网络(Squeeze-andattention mechanism and multi-scale feature network,SAMS-Net)。为提取图像中深层与浅层特征,SAMS-Net设计SAR模块、MSFF与RS模块,能够实现上下文信息融合从而提高分割精度。研究在公开数据集上对SAMS-Net进行了验证,SAMS-Net的Dice系数可达87.2%,Io U可达77.5%,在分割TILs上表现出一定的优越性。(3)乳腺肿瘤预后分析工作。现有的预后分析方法主要通过分析临床数据实现,然而临床数据存在无序性及无规则性等问题为预后分析带来了挑战。本研究基于乳腺全景病理图像,采用图像处理与人工智能技术对乳腺肿瘤患者的预后分析做了探索性研究。首先利用分块处理方式解决全景病理图像尺寸较大问题;其次采用特征提取技术实现图像块的纹理及颜色特征提取;最后,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)实现基于全景病理图像的乳腺肿瘤预后分类,实验结果获得了较高的准确率。结论:本文基于乳腺病理图像,研究设计了DARE-Net算法、SAMS-Net算法及基于SVM的预后分析方法,分别取得了较好的乳腺肿瘤良恶性分类、TILs分割、乳腺肿瘤预后分析结果,能够为乳腺肿瘤的诊断治疗、预后分析提供可借鉴的分析方法。

基于知识图谱的乳腺肿瘤辅助诊断模型的研究

这是一篇关于乳腺肿瘤,知识图谱,知识图谱补全,分类任务的论文, 主要内容为乳腺癌一直是困扰众多女性的疾病,也是最常见的癌症死因,对女性的身心健康造成了极大影响。虽然国内相关医院内部有大量乳腺肿瘤的临床数据,但是这些临床数据较为分散和复杂,很难体现数据间的逻辑性和关联性。知识图谱技术可以从海量数据中提取专业知识,已经成为大数据时代最重要的知识表示形式。知识图谱技术应用在医学领域能够有效地将零散的医学知识进行集成并加以整合。目前主流医学知识图谱,大多是基于相关医学网站和相关文献,可用于常识性的医学知识服务,但很难应用于具体的疾病辅助诊断。因此,本文主要研究如何整合互联网上海量、分散的医疗数据和医院系统内部不断产生的乳腺肿瘤临床数据,构建乳腺肿瘤知识图谱,并提供乳腺肿瘤的知识服务。本文提出的基于知识图谱的乳腺肿瘤辅助诊断模型主要分为三部分:乳腺肿瘤的知识建模、乳腺肿瘤的知识提取、乳腺肿瘤辅助诊断的知识服务。临床指南作为一份专门的指导和规范临床医学技术人员使用的手册,其中包含了临床诊断标准、临床治疗方案。根据乳腺肿瘤临床诊疗指南,本文首先构建模式层。其次,患者在医院诊治过程中会产生大量的临床数据存储在电子病历(EMR)中,我们以EMR作为数据来源,从中提取以患者为中心的乳腺肿瘤知识。接着,基于医学网站数据,我们使用神经网络技术进行实体识别和关系抽取,获取乳腺肿瘤相关的药物、症状等知识。最终构建以患者信息为中心,涵盖药物、症状、检查等信息的知识图谱。为了补全乳腺肿瘤知识图谱的缺少关系,我们提出了多步推理模型对乳腺肿瘤知识图谱进行完整性补全。并基于已补全的乳腺肿瘤知识图谱,我们构建了辅助诊断模型。最终实验结果显示,我们的多步推理模型对于隐性连接的关系预测提高了6.3%,补全实体间的隐性关系并优化了乳腺肿瘤知识图谱。在此基础上,我们将乳腺肿瘤的良恶性诊断作为一个分类任务,提出了Bert-SVM-agg模型,对乳腺肿瘤的良恶性进行精确分类。通过与基础分类模型进行对比,分类精确度整体提高了4.2%,验证了该模型的有效性。

基于改进TransUNet的超声乳腺肿瘤良恶性分类与分割算法研究

这是一篇关于超声图像,乳腺肿瘤,分类分割,EfficientNet-V2,TransUNet的论文, 主要内容为2020年全球乳腺肿瘤发病率及致死率创新高。在传统的超声检查中,主要依靠医生结合专业知识及经验来判断肿瘤病变,存在较强的主观性。深度学习已成为辅助医疗图像分析的研究趋势。本文拟研究一种基于改进Trans UNet的超声乳腺肿瘤良恶性分类与分割算法。首先,针对病程分类任务,本文进行了五种基础的分类实验对比分析,结果表明,EfficientNet-V2验证集精度最高,达到93.49%,且模型最小,仅82.6M,故选取Efficient Net-V2作为超声乳腺肿瘤良恶性分类模型。为得到具体的乳腺肿瘤病变区域,本文在分类的基础上进行了良恶性区域的分割实验。其次,针对病变区域分割任务,本文进行了六种基础的分割实验对比分析,结果表明,TransUNet在验证集的精度最高,IoU(Intersection of Union)为76.71%,Dice为84.77%,模型大小为150M。但仍存在模型较大、边缘分割效果不佳的难点。针对上述模型分割的难点,本文通过多种骨干网络设计模型进行实验对比分析,结果表明:以EfficientNet-V2作为TransUNet的骨干网络的模型,精度达81.11%,模型大小为102M,实现了轻量化的目的;通过多种注意力机制设计模型进行实验对比分析,结果表明:以ACMix混合注意力机制代替原始单一的Transformer自注意力机制,精度达83.2%,实现细化边缘分割精度的目的;通过采用CARAFE(Channel Attention Replenished by Adaptive Feature Enhancement)上采样设计代替传统上采样,进行消融实验对比分析,消融实验结果表明:本文最终改进算法在验证集上Io U为84.74%,Dice为90.7%,模型大小为105M,相较原始Trans UNet分割算法,Io U精度提升8%,Dice提升约6%,模型减小45M,提升显著,验证了本文算法改进的有效性。综上所述,本文的超声乳腺肿瘤病程分类与病变区域的相关实验分析,最终改进算法能有效进行超声乳腺肿瘤的分类与分割辅助诊断,具备潜在的临床应用价值。

基于深度自编码器的乳腺肿瘤彩超检测系统的设计与实现

这是一篇关于乳腺肿瘤,彩色多普勒超声,自编码器,DenseNet网络,ThinkPHP框架的论文, 主要内容为乳腺肿瘤在乳腺外科疾病中极为常见多发,发展为恶性后拥有极高的死亡率,严重危害患者的身心健康,因此预防乳腺肿瘤恶化的早期筛查显得尤为重要,而使用彩超图像早期筛查是一种有效且低价的手段。随着患者量的日益增加,放射科医生的识图就诊压力逐渐增大,且医生之间也存在着识图经验差异,导致了误诊漏诊率的提高。为缓解医生的识图压力,构建深度学习模型进行乳腺图像辅助检测逐渐成为国内外学者的研究热点。然而,现有研究仍存在一些问题:由于中外人群特征的差异,国外数据集训练的模型不宜直接应用于中国患者;针对国内患者的相关研究数据集普遍较小,容易造成模型能力不足;相关研究使用的数据良恶性数量极不平衡,良性数据较多易造成数据浪费难以合理利用;在乳腺肿瘤超声图像中,决定肿瘤性质的特征抽象程度不同,传统的卷积神经网络无法良好地考虑不同抽象程度的图像区域,从而使其很难拟合乳腺肿瘤超声图像的特征。针对以上问题,本论文开展了以下工作:首先,本文收集的数据均为中国西南地区某医院的真实乳腺彩超数据,使用中国人群数据训练的模型能够更加针对中国人群独有特征进行判断,避免国内外人群因人体特征的不同导致的彩超成像差异引起模型判断误差。其次,本文使用的乳腺肿瘤彩超数据集共有7188张图像,数量相对较多,并使用迁移学习进行微调进一步防止因数据量造成的性能不足。同时使用深度自编码器思想构造模型,不仅合理有效地利用了大量良性数据,也让网络在进行迁移学习的基础上进一步提高了网络的特征提取能力。此外,使用了Focal Loss损失函数进一步缓解了数据不平衡带来的问题。然后,根据以上迁移学习和自编码思想,以Dense Net网络为基础构造了Dense Net121-Autoencoder模型。Dense Net的密集连接结构加强了特征的传播,将浅层的特征传递到了深层,能够使不同抽象程度的图像特征共同决定最终结果,更加贴合乳腺肿瘤彩超图像的特性。最终Dense Net121-Autoencoder模型在内部测试集上准确率达到93.98%,与不使用自编码结构的准确率持平的同时提升了召回率,比不使用迁移学习的准确率提升了0.75个百分点。同时,在参数量相似和改进策略相同的情况下,以Dense Net为基础的模型与基于VGG16、VGG19、Res Net50和Mobile Net V2的模型相比均得到了更好的性能结果。最后,使用Think PHP6.0后台框架和Layui前端开发工具设计实现了乳腺肿瘤彩超图像检测系统,集成了预训练的Dense Net121-Autoencoder模型支持乳腺彩超图像良恶性判断。同时,本文实现乳腺肿瘤彩超图像检测系统支持用户登录、角色管理、图像增强等功能,从而达到系统性地辅助医生诊断的目标。