基于七点检查表准则的黑色素瘤诊断模型与检测技术研究

【摘要】黑色素瘤是人体组织的黑色素细胞异常增生引发的一种恶性肿瘤,常发生于皮肤表面。在皮肤癌造成的死亡病例中，由恶性黑色素瘤造成的死亡人数大约占总人数的2/3。恶性黑色素瘤的早期诊断难度较大，且恶性程度高，极易扩散，预后不良，在患者被确诊之前癌细胞往往已经扩散至某些组织器官，甚至患者全身。而早诊断、早治疗是治愈该疾病的最佳途径，因此，计算机辅助的早期诊断对提高黑色素瘤治愈率具有重要意义。七点检查表诊断原则准确描述了皮肤黑色素瘤表面局部的纹理特征、结构特征和颜色特征，该诊断方法在临床得到了广泛的应用。由于该诊断准则主要描述黑色素瘤的微观特征，在数学诊断模型的建立和准确的定量描述方面难度较高，所以目前基于七点检查表的辅助诊断研究较少。为了提高辅助诊断的准确性和效率，给皮肤科医生提供可靠的辅助诊断信息，开展基于七点检查表的辅助诊断研究具有重要理论意义和应用价值。不规则条纹、回归结构和蓝白面纱是七点检查表准则中的三个重要子特征，其中，不规则条纹属于微观结构特征，回归结构和蓝白面纱属于颜色特征，本文对这三个子特征的数学描述模型和自动检测方法进行了深入的研究。本文的主要工作和贡献如下：1)在深入研究黑色素瘤七点检查表诊断原则的基础上，本文针对黑色素瘤表面不规则条纹的结构特征，提出了一种基于子块方向直方图分析和二维Gabor滤波器组的肿瘤表面规则条纹的提取方法，并给出了黑色素瘤不规则条纹的宏观度量和微观度量方法。试验表明，该文方法能较好描述黑色素瘤不规则条纹的结构特征，明显提高了肿瘤表面不规则条纹检测的准确性。2)在回归结构的研究中，本文运用基于典型样本像素统计的方法，构建了基于G-B颜色分量的二维颜色模型，用于准确获取黑色素瘤表面的回归结构特征，并给出了精确的度量方法。试验表明，该模型对肿瘤表面的回归结构具有较强的特异性，可以非常准确的获取黑色素瘤表面的回归结构。3)在蓝白面纱特征的研究中，从分析中得知蓝白面纱具有较复杂的颜色变化性，简单的颜色模型难以有效获取该特征区域，所以本文首先对RGB图像进行了主成分分析，对数据进行简化和去相关，并基于第一、二主成分分量建立蓝白面纱诊断模型，试验结果表明：该诊断模型能够准确获取肿瘤表面蓝白面纱特征,并对蓝白面纱进行了有效的度量分析。4)本文根据七点检查表诊断原则和评分标准，设计了基于子特征评分的黑色素瘤恶性程度综合评价系统。首先获取肿瘤表面不规则条纹、回归结构和蓝白面纱，并提取其各自的特征值作为SVM分类器的输入量，根据SVM分类结果判断三个子特征的存在性，给出各个子特征的诊断评分，最后对三个子特征评分加权求和得到综合评分,根据综合评分确定肿瘤良恶性及其恶性程度。该系统采用肿瘤表面多个子特征相结合的方法对肿瘤的恶性程度作出评价，有效地提高了黑色素瘤辅助诊断的准确率。
【作者】孟令全；
【导师】马莉；
【作者基本信息】杭州电子科技大学，模式识别与智能系统，2014，硕士
【关键词】恶性黑色素瘤；七点检查表；不规则条纹；回归结构；蓝白面纱；子块直方图；综合评价系统；

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