颈部淋巴结超声图像分析技术与应用研究

"这篇博士学位论文详细探讨了颈部淋巴结的超声图像分析与应用，属于生物医学工程领域，由张俊华撰写，汪源源教授指导，完成于2007年4月1日。论文主要研究了颈部淋巴结超声图像的分割、特征提取以及基于粗糙集的支持向量机分类器在疾病诊断中的应用。" 颈部淋巴结超声图像分析与应用是超声多普勒技术在临床诊断中的一个重要应用，特别是在识别和评估颈部淋巴结疾病方面。论文首先介绍了颈部淋巴结的基本结构和功能，强调了超声诊断在检测异常淋巴结方面的优势和发展历程。淋巴结作为身体的免疫器官，其异常可能与各种疾病相关，如感染、肿瘤等。超声诊断以其无创性、实时性和可重复性，成为首选的检查手段。 在图像处理部分，论文详细讨论了两种snake模型——梯度矢量流snake模型和改进的距离图snake模型，用于精确地分割颈部淋巴结的超声图像。snake模型是一种参数形变模型，能够自动追踪边界。通过引入梯度矢量流和边缘流的概念，模型能更好地适应图像的复杂边缘，提高分割精度。同时，论文还提出了结合距离图的方法，进一步优化了模型性能。 接下来，论文聚焦于颈部淋巴结超声图像的特征提取，包括B型超声图像特征（如大小、形状、内部回声等）和多普勒功率图特征（如血流动力学信息）。这些特征的量化提取有助于疾病的客观评估。通过主观分级和量化参数的相关分析，论文揭示了不同特征之间的关联，为诊断决策提供了依据。此外，还引入了复合的Haralick纹理特征，丰富了特征描述，提高了分类的准确性。 最后，论文探讨了基于粗糙集的支持向量机(SVM)分类器，这是一种强大的机器学习工具，适用于小样本、高维数据的分类问题。SVM利用结构风险最小化原则，能够构建出具有泛化能力的决策边界。在非线性问题上，通过核函数可以将数据映射到高维空间，实现有效分类。ν-SVM则提供了对样本数量和误分类率的控制。论文结合粗糙集理论，提出粗糙间隔支持向量机，旨在提高分类的稳定性和鲁棒性。 这篇论文全面深入地研究了颈部淋巴结超声图像的处理与分析，从图像分割、特征提取到分类器设计，为临床诊断提供了科学的理论支持和技术手段。通过这些方法，可以提高颈部淋巴结疾病的早期发现和准确诊断，从而改善患者预后。