计算机辅助乳腺肿瘤分类方法研究与实现

本文工作的目标是在清晰的医学影像基础上,借助计算机辅助诊断技术,有效地提高早期乳腺疾病诊断的准确率,减少由于医生的过度劳累而造成的误诊率.因此,本文设计实现了乳腺肿瘤分类平台,建立SVM分类模型,通过实验方法选取分类参数并对实验结果进行评估分析.

基于动态规划的乳腺肿瘤图像分割技术研究

乳腺癌是危害女性健康的最常见恶性肿瘤之一,在世界范围内,乳腺癌的发病率和死亡率呈明显上升趋势,且发病人群越来越年轻化。文章主要针对乳腺良性肿瘤自身特点,在总结分析图像分割方法的基础上,设计实现了一种基于动态规划的分割算法。该方法可以得到闭合清晰分割边界,为乳腺疾病的几何特征分类提供前提条件。

计算机辅助DICOM医学图像三维可视化研究

医学图像三维重建是当前医学图像可视化技术研究的热点,在诊断医学、模拟仿真及手术规划等方面具有广泛的运用。因此,医学图像三维重建技术的研究,具有重要的学术意义和应用价值。本文重点对基于DICOM3.0标准的医学图像三维重建的关键技术进行了研究,包括DICOM3.0文件格式的读写及格式转换、面绘制算法研究与实现、体绘制算法研究与实现这三部分内容。本文在对MITK(Medical imaging Tool Kit)深入了解其技术内幕的基础上,利用其工具包提供的底层算法,在Visual C++6.0开发环境下实现了各种功能。

乳腺肿瘤分类优化算法研究

设计实现了乳腺肿瘤分类的优化算法.(1)根据乳腺肿瘤灰度分布情况,设计实现了基于灰度共生矩阵的BP分类算法;(2)针对图像分类信息较大等特点,设计实现了基于主成分分析(PCA)的支持向量机(SVM)分类算法;(3)由于乳腺肿瘤种类繁多,在提取主成分特征的基础上,利用欧式距离分类方法对乳腺肿瘤做进一步细致分类.

事件相关脑电位系统研究

使用Microsoft Visual C++6.0为开发工具,并结合已有的脑电采集器,设计实现了一种集诱发、采集和处理于一体的事件相关脑电位(event-related potential,ERP)系统。该系统的主要功能包括提供视觉刺激,实时采集和显示脑电信号,对信号进行预处理和小波多分辨分析,同时系统还解决了传统方法中关于刺激和采集不同步的问题。在刺激模式中,系统提供了两种刺激序列。一种是经典的Odd Ball模式,另一种是等概率模式。最后在实际应用中,通过利用Odd Ball模式对受试者进行视觉刺激,并对采集到的脑电信号经过预处理和小波多分辨分析,最终提取了ERP的P300成分,证明了系统在ERP研究中的可行性和有效性。

小鼠心肌肥厚枢纽基因的筛选与鉴定

目的通过生物信息学分析结合生物学实验,筛选和鉴定与心肌肥厚密切相关的枢纽基因。方法从基因表达数据库(GEO)下载小鼠心肌肥厚相关芯片数据,利用GEO2R在线工具筛选差异表达基因;利用DAVID6.7、String 11.0和Cytoscape 3.7. 0软件对差异基因进行分析;昆明小鼠随机分为生理盐水组(n=6)和血管紧张素Ⅱ(AngⅡ)组(n=6),建立心肌肥厚模型,通过Real-time PCR方法检测枢纽基因在AngⅡ诱导的昆明小鼠心肌肥厚模型中的表达。结果筛选出共有差异表达基因202个,枢纽基因12个;Real-time PCR结果显示核心蛋白聚糖(Dcn)、HADHA和热休克蛋白(HSP) 90αA1在AngⅡ组中表达明显下调。结论筛选出的枢纽基因可以通过细胞外基质和转化生长因子β(TGF-β)影响昆明小鼠心肌肥厚的发生发展。