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基于脑PET/CT图像的癫痫自动检测方法研究

基于脑PET/CT图像的癫痫自动检测方法研究

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作者：刘若楠东北大学

学位级别：硕士

PET/CT图像是医生诊断癫痫的重要手段。然而,对于PET/CT图像上癫痫病灶的判别主要依靠临床医师对图像进行审查。这需要医生具有丰富的临床经验以及较高的专业水平,同时还要花费大量的阅片时间。因此,本文基于生物医学理论与计算机图像... 详细信息

PET/CT图像是医生诊断癫痫的重要手段。然而,对于PET/CT图像上癫痫病灶的判别主要依靠临床医师对图像进行审查。这需要医生具有丰富的临床经验以及较高的专业水平,同时还要花费大量的阅片时间。因此,本文基于生物医学理论与计算机图像处理技术研究从脑PET/CT图像中自动检测癫痫的方法,对提高癫痫诊断的准确率和降低医生阅片时间具有重要的研究意义和应用价值!针对PET/CT图像独有的特点与癫痫发病的特征,本文对如何高效准确地自动检测图像上的癫痫病灶进行了深入的研究,创新性地提出了基于半脑对称度特征和张量子空间的癫痫病灶检测方法。该方法包括以下四部分:(1)计算全部脑PET图像中所有体素的SUV,并基于SUV建立三阶张量;(2)定义并提取半脑对称度特征,建立半脑对称度张量模型;(3)利用多线性主成分分析(MPCA)方法对半脑对称度张量模型进行特征选择;(4)基于支持向量机(SVM)分类器进行癫痫检测。为了进一步对脑癫痫病灶区域进行准确定位,本文对局部感兴趣区域(ROI)进行癫痫病灶检测的研究。首先对每个ROI基于灰度共生矩阵以及邻域灰度色调差异矩阵等提取多种纹理特征;其次通过SFFS+KNN的特征选择方法选择出最优特征组;最后基于本文提出的DT-KNN分类算法进行癫痫检测。针对以上算法,本文进行了实验验证和分析对比。在全脑PET图像癫痫检测的实验中,检测准确率明显高于其他传统癫痫检测方法。在局部ROI癫痫检测的实验中,本文提出的DT-KNN分类算法的分类准确率明显高于其他分类算法。最后本文进一步开发了癫痫自动检测的可视化软件,通过可视化的形式为临床医师提供帮助。

关键词：癫痫张量线性主成分分析纹理特征支持向量机

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数据流降维算法研究

数据流降维算法研究

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作者：单燕南京邮电大学

学位级别：硕士

随着现代信息技术的发展,数据流作为一种新型的、更切合实际的数据模型广泛出现在众多应用领域,各种应用已提出了数据流实时处理需求。由于数据流中的数据经常呈现高维性,其中包含的大量冗余特征会极大地影响机器学习和数据挖掘算法的... 详细信息

随着现代信息技术的发展,数据流作为一种新型的、更切合实际的数据模型广泛出现在众多应用领域,各种应用已提出了数据流实时处理需求。由于数据流中的数据经常呈现高维性,其中包含的大量冗余特征会极大地影响机器学习和数据挖掘算法的效率。降维算法作为高维数据预处理的重要方式之一,可以有效地消除冗余特征,改善挖掘算法的效率和性能。但是传统的降维算法已无法满足数据流的实时性处理要求,因此针对数据流的特点,采用合适的数据结构,研究有效的数据流降维算法,已成为目前数据流管理研究的一个热点。为此,本文针对数据流的特点,分别研究了适用于数据流的线性降维算法和非线性降维算法。首先,本文深入研究了经典线性降维算法PCA,分析了其在处理的数据类型及时间效率等方面的不足,结合数据流的实时性、无限性等特点,提出了一种基于主成分分析的数据流降维算法(Data stream dimensionality reduction algorithm based on principal component analysis),简称SPCA,此算法利用滑动窗口和概要结构适应动态数据流变化,不仅能有效地消除数据流中的冗余特征以实现降维,而且可以有效地处理混合属性的数据。其次,本文基于所设计的SPCA算法,进一步改进了主成分分析的相关系数矩阵计算公式,并将改进的相关系数矩阵的计算过程和线性投影阶段进行分布式并行,设计了分布式并行化的数据流降维算法DPSPCA(Distributed Parallel SPCA),并将DPSPCA算法部署到分布式流平台Storm上进行实现和测试,性能测试实验结果表明,DPSPCA能有效提高数据流降维的效率和速度。最后,为了满足数据流的多样性,弥补SPCA算法只能处理线性数据的不足,本文设计了基于核主成分分析(KPCA)的数据流非线性降维算法(Data stream dimensionality reduction algorithm based on kernel principal component analysis),简称SKPCA。同样针对数据流的特性,对核主成分分析算法做了适当改进,通过设定阈值来判定动态数据流流量,针对不同的流量选择不同的方法计算核矩阵,然后再进行核主成分分析。综上所述,本文对数据流降维算法的研究具有一定的理论性和较高的实用价值。所设计的算法不仅能降低数据属性的维数、减小空间需求、提高处理效率,而且具有良好的性能,能提高后续数据挖掘的效率。借助数据流处理平台,算法效率可进一步提高。

关键词：数据流降维线性主成分分析非线性核主成分分析 Storm平台

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