打算机帮助诊断超声内镜图像在胰腺癌诊断中的利用

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打算机帮助诊断超声内镜图像在胰腺癌诊断中的利用

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毕业论文范文题目：打算机帮助诊断超声内镜图像在胰腺癌诊断中的利用，论文范文关键词：打算机帮助诊断超声内镜图像在胰腺癌诊断中的利用
打算机帮助诊断超声内镜图像在胰腺癌诊断中的利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：胰腺癌(pancreaticcancer,PC)是一种高度恶性的肿瘤，侵袭性强，转移早，其5年生存率低于5%[1]。回想目前有关胰腺癌诊断的影像检查研究发明，电子打算机断层扫描(computedtomography，CT)在用于胰腺恶性肿瘤的诊断跟分期方面是重要的、首选的检查。但在早期发明胰腺病变方面，超声内镜(endoscopicultrasonography，EUS)检查比CT检查更灵敏；而且，对胰腺癌的早期诊断方面，EUS诊断正确率(85%)明显高于CT(50%)[2]。但EUS进行的早期胰腺癌诊断中，操作者识图的教训与主观因素对成果有着较大的影响，特别在慢性胰腺炎存在的病例中，对胰腺癌的断定常常会受到炎症改变的烦扰，即便是有教训的内镜医师也会产生误判[3]；且超声内镜领导下的细针穿刺(EUSguidedfineneedleaspiration，EUS-FNA)技巧在基层病院发展受限，有无专家在现场领导，其穿刺阳性率不同[4]。因此，予以EUS客观、定量的诊断是克服胰腺癌诊断艰苦的关键所在。打算机帮助诊断(Computer-aidedDiagnosis,CAD)数字图像处理技巧(digitalimageprocessing,DIP)是指通过影像学、医学图像处理技巧以及其余可能的生理、生化手段，结共打算机的分析打算，帮助影像科医师发明病灶，进步诊断的正确率。早在20世纪60年代早期就有学者利用打算机进行骨肿瘤的诊断研究[5]，1998年，美国食品药物管理局(FoodandDrugAdministration,FDA)批准了第一个CAD体系，即美国R2技巧有限公司（文章此处忽略..）的ImageChecker体系，应用于乳腺癌的早期诊断，目前部分研究成果已经通过美国FDA验证利用于临床实际，成果表明对进步喷射科医生诊断的正确率、减少漏诊起到了踊跃的作用[6]。基于以上成功教训，咱们曾利用医学图像数字处理技巧将胰腺癌超声内镜图像成功从非癌超声图像中辨别出来，正确性高达98%[7]，该诊断成果给咱们以鼓励。本课题抉择了本身免疫性胰腺炎、个别慢性胰腺炎及胰腺癌三组超声内镜图像，验证了CAD技巧对胰腺癌的诊断价值。为明白EUS图像结合CAD技巧在胰腺癌的诊断中的作用，把本身免疫性胰腺炎从慢性胰腺炎中辨别出来，利用CAD技巧把两者分辨与胰腺癌进行辨别诊断；同时统计EUS，EUS-FNA对胰腺癌的诊断功能，比较EUS，EUS-FNA及CAD技巧对胰腺癌的诊断才能。本项研究共分为两大部分：1打算机帮助分析超声内镜图像诊断胰腺癌1.1打算机帮助分析超声内镜图像辨别诊断胰腺癌与本身免疫性胰腺炎目标：探讨利用CAD医学图像处理技巧提取超声内镜图像纹理特点，诊断跟辨别诊断胰腺癌与本身免疫性胰腺炎(autoimmunepancreatitis,AIP)的价值。方法：持续纳入我院接收EUS跟EUS-FNA检查的胰腺实性占位患者。胰腺癌诊断的金标准是EUS-FNA的细胞学跟/或组织学检查。本身免疫性胰腺炎患者的诊断根据是本身免疫性胰腺炎的亚洲标准[8]及临床症状评估。手工绘出EUS图像的典范的感兴趣区域(regionsofinterest,ROIs)，并从中取出矩形子图用于打算机分析软件进行的纹理特点分析。接着进一步（文章此处忽略..）应用类间距跟次序前进搜查算法进行最优特点筛选。之后，树破SVM猜测模型，并对其进行练习跟测试，评估该诊断方法的敏感性、特异性、正确率、阴性猜测值跟阳性猜测值。成果：本部分共纳入接收EUS-FNA的262名胰腺癌患者跟41名本身免疫性胰腺炎患者。利用打算机帮助技巧，从子图中提取出105个纹理特点。在这些纹理特点中，共筛选出16个最优纹理特点组合，分类正确率可达95.90%。树破并练习猜测模型，将现有303例病例，随机划分为练习集跟测试集。200次随机实验后，终极诊断正确率均匀为(91.16±0.15)%，敏感性为(76.38±0.81)%，特异性为(95.29±0.14)%，阳性猜测值为(75.03±0.56)%,阴性猜测值为(95.36±0.14)%。论断：利用数字分析技巧分析EUS图像可能进步EUS图像的诊断功能，正确的诊断胰腺癌跟本身免疫性胰腺炎。1.2打算机帮助分析超声内镜图像辨别诊断胰腺癌与慢性胰腺炎目标：探讨利用数字图像处理技巧提取超声内镜图像纹理特点，诊断跟辨别诊断胰腺癌与慢性胰腺炎(chronicpancreatitis,CP)的价值。方法：如1.1所述，持续纳入我院接收EUS跟EUS-FNA检查的胰腺实性病变患者。胰腺癌诊断的金标准是EUS-FNA的细胞学跟/或组织学检查。慢性胰腺炎患者的诊断根据是Rosemont标准[9]及临床症状评估，并随访至少两年。打算机帮助诊断相干方法如1.1所述。成果：本部分共纳入接收EUS-FNA的262名胰腺癌患者跟126名慢性胰腺炎患者。利用打算机帮助技巧，从子图中提取出105个纹理特点。在这些纹理特点中，共筛选出16个最优纹理特点组合。打算机随机选取一半数据作为输入向量树破并练习猜测模型SVM分类器，余下的一半数（略..）据测试该分类器的分类功能。200次随机实验后，终极诊断正确率均匀为(94.25±0.17)%，敏感性为(96.25±0.45)%，特异性为(93.38±0.20)%，阳性猜测值为(92.21±0.42)%,阴性猜测值为(96.68±0.14)%。论断：打算机帮助分析EUS图像技巧为临床诊断胰腺癌提供了一个新的有价值的工具。2比较EUS、EUS-FNA与CAD对胰腺癌的诊断功能目标：分辨比较EUS、EUS-FNA及打算机帮助诊断EUS图像辨别诊断胰腺癌跟本身免疫性胰腺炎、胰腺癌跟慢性胰腺炎的价值。方法：病例入选标准如第一部分所述。成果：如第1.1及1.2部分，262例胰腺癌患者、41例本身免疫性胰腺炎患者跟126例慢性胰腺炎患者入选。回想EUS图像，262例胰腺癌患者中，209(79.77%)例诊断为恶性肿瘤，53(20.23%)例诊断为良性占位；41例AIP患者，7(17.07%)例误诊为恶性占位，34(82.93%)例诊断为良性；而对126例CP患者，6(4.76%)例误诊为恶性占位，120(95.24%)例诊断为良性，由此打算EUS诊断PC跟AIP的诊断正确率、灵敏度跟特异度分辨为79.87%,79.77%,82.93%；而PC跟CP的诊断正确率、灵敏度跟特异度分辨为84.79%,79.77%,95.24%。同时，回想EUS-FNA成果，对胰腺癌病例，第一次穿刺成果为231(88.17%)例细胞学成果诊断为胰腺癌，31(11.83%)例细胞学成果阴性。而对AIP及CP病例，其诊断成果均为未发明恶性细胞。由此打算EUS-FNA诊断PC跟AIP的诊断正确率、灵敏度跟特异度分辨为89.77%,88.17%,100%；而PC跟CP的诊断正确率、灵敏度跟特异度分辨为92.01%,88.17%,100%。由1.1及1.2部分可知，CAD辨别诊断PC跟AIP的正确率、灵敏度跟特异度分辨为91.16%,76.38%,95.29%；CAD辨别诊断PC跟CP的正确率、灵敏度跟特异度分辨为94.25%,96.25%,93.38%。论断：比较EUS、EUS-FNA及打算机（本文此处忽略..）帮助诊断EUS图像诊断胰腺癌，在胰腺癌与本身免疫性胰腺的辨别诊断方面CAD与EUS-FNA构成了诊断互补；但在胰腺癌与慢性胰腺炎的辨别诊断方面CAD优于EUS跟EUS-FNA。通过上述研究，本课题得出以下论断：1、利用数字图像分析技巧辨别诊断胰腺癌跟本身免疫性胰腺炎的成果振奋人心，该技巧与EUS图像及细针穿刺技巧构成互补；2、打算机帮助诊断EUS图像可能正确的辨别诊断胰腺癌跟慢性胰腺炎，该技巧进步了EUS的肿瘤诊断正确率；3、打算机帮助诊断技巧简单便利、本钱低、无创。在胰腺癌的诊断方面，该方法将提供一个新的有价值的研究方向。

以上为本篇毕业论文范文打算机帮助诊断超声内镜图像在胰腺癌诊断中的利用的介绍部分。

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