【摘 要】
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肝纤维化是因肝脏损伤而机体异常调度修复所导致的一种慢性肝病,属于一种可逆的病变,但当肝纤维化未能得到有效的治疗或控制时,肝纤维化很可能进一步发展为不可逆的肝硬化阶段,从而对患者造成更加严重的威胁。在众多诊断技术中,超声诊断技术以其价格低廉、无害、实时、便捷、设备方便移动等优势,在肝纤维化、肝硬化的大规模筛查与随访中具有明显的优势。因此本文从图像频域角度分析并解决了肝硬化及肝纤维化的病情分类问题,同
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肝纤维化是因肝脏损伤而机体异常调度修复所导致的一种慢性肝病,属于一种可逆的病变,但当肝纤维化未能得到有效的治疗或控制时,肝纤维化很可能进一步发展为不可逆的肝硬化阶段,从而对患者造成更加严重的威胁。在众多诊断技术中,超声诊断技术以其价格低廉、无害、实时、便捷、设备方便移动等优势,在肝纤维化、肝硬化的大规模筛查与随访中具有明显的优势。因此本文从图像频域角度分析并解决了肝硬化及肝纤维化的病情分类问题,同时对肝硬化及肝纤维化的高频超声图像展开研究,为肝纤维化和肝硬化的计算机辅助诊断提供了有效的方法。本文的主要工作和创新点如下:（1）针对超声图像质量差、分辨率不高导致肝硬化诊断的识别分类能力降低的问题,提出对肝超声图像的频域表达,实现对图像纹理特征的清晰化显示。通过傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）对肝硬化高频超声图像进行频域表达,并对结果频谱图进行滤波处理,提取符合医生视角的肝实质病变特征。通过统计学分析结果表明,所得数据在正常对照组、轻度、中度、重度肝硬化组中差异均具有统计学意义（P＜0.001）,为肝硬化病情诊断提供了定量分析的研究方法。（2）针对现有肝包膜、肝实质特征块提取结果部分无效的问题,本文提出一种基于FFT频域处理操作的二路交叉感受野策略,实现对映射区域进行肝实质特征数据的筛选与处理,对肝实质特征块进行精准定位,获取肝实质特征块。同时,建立对数能量收益函数对目标区块的识别与定位,并采用纠错机制对误检区块进行纠正,实现对肝包膜特征块的检测与定位。肝包膜、肝实质特征块自动化提取的实现,为全自动特征块的学习与分类奠定了基础。（3）针对肝硬化病程分类的问题,提出基于改进的胶囊网络（Capsule Network to Liver Capsule,Caps Net2LC）和深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network,DRSN）的双流融合诊断网络,其中改进的胶囊网络对肝包膜特征块进行特征学习,深度残差收缩网络对肝实质特征块进行特征学习,最后通过特征拼接、非线性激活函数等为对肝硬化进行分期诊断。此外,通过小图训练,大图预测的方式对测试集进行预测评分,最终得到大图的病情分期。最终得到正常、轻度、中度以及重度肝硬化阶段灵敏度分别为95.00%、88.89%、87.50%和100%。实验比较发现,本方法在肝硬化病情分期任务中具有良好的分类性能。（4）针对肝纤维化阶段特征不明显,难以提取该特征等问题,本文首次提出将图神经网络应用到肝纤维超声分期诊断中,使用简单线性迭代聚类（Simple Linear Iterative Clustering,SLIC）超像素算法以及Network X、Deep Graph Library（DGL）框架等工具对二维超声肝纤维超声图像进行图结构数据构建,在Mo Net（Mixture Model Networks）模型基础上引入最大图池化操作并微调伪坐标计算公式,从而构建适用于肝纤维化超声图结构数据的LF-Mo Net（Liver Fibrosis Mixture Model Networks）网络模型,用于对图的分类。实验表明,该模型对肝纤维化的S0～S1、S2、S3、S4期4分类的灵敏度分别为81.25%、84.38%、75.00%、73.91%,在与其他已有方法以及其他图卷积方法的对比中,本方法具有一定的优势。
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