基于力学成像的乳腺癌三维可视化诊断方法

摘要

乳腺癌是世界各地女性最常见的恶性肿瘤之一，近年来发病率明显上升且趋于年轻化，严重威胁女性生命与健康。相关研究表明，由于乳腺肿瘤生长周期缓慢，症状不明显，多数患者发现时已为中晚期癌症，因此早期诊断和早期综合治疗是防治乳腺癌具有十分重要的意义。目前临床上诊断乳腺癌的方法有临床触诊、B超、X线和MRI等方法，其应用范围及准确性各有优缺点。
　　针对乳腺癌早期诊断问题，本课题提出了基于力学成像的乳腺癌诊断方法。力学成像技术是一种基于触觉的新型医学可视化诊断技术，它利用压力阵列传感器代替人的手指，通过测量不同硬度组织的反作用力重建人体软组织的三维弹性分布，进而对乳腺癌肿块的大小、形状和硬度信息。以下是本论文的主要研究内容：
　　(1)论述本文的研究目的和意义，查阅相关论文与技术资料，综合评述现阶段乳腺癌诊断方法的国内外现状和发展趋势。
　　(2)利用有限元分析的方法，从理论上分析了软组织力学成像技术的原理，讨论了不同参数对应力分布的影响，研究了力学成像的噪声来源。
　　(3)针对自主研发的压力阵列传感器，设计了一套图像处理算法，对图像处理的每一步骤的关键技术和方法进行了分析与研究，运用图像滤波、最小二乘曲面拟合、图像分割和图像插值的方法，降低弹性噪声，提高图像质量。
　　(4)利用图像的区域相关性，实现了不同背景压力图像的拼接，并且利用不同压力下的压力分布图像实现了软组织的三维弹性重建。
　　(5)采用Comsol有限元分析的方法获取神经网络的训练数据，搭建了BP神经网络，利用图像中反作用力的大小和灰度较大区域的面积实现了软组织肿块大小，深度和弹性模量的测量，从而对病理进行诊断。
　　实验证明本文提出的乳腺癌诊断的方法，可以有效地滤除弹性噪声，实现乳腺癌的三维可视化显示和诊断，基本满足设计要求，达到了预期的效果。

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第一章 绪论

1.1课题背景及研究的意义

1.2乳腺癌早期诊断技术综述

1.3力学成像技术发展现状

1.4本论文的主要研究内容

1.5本章小结

第二章 力学成像技术原理与系统组成

2.1力学成像原理

2.2力学成像的有限元分析

2.3结果与讨论

2.4力学成像噪声分析

2.5力学成像系统组成

2.6本章小结

第三章 压力图像处理

3.1图像预处理与增强

3.2肿块定位与跟踪

3.3基于区域相关性的力学成像的图像拼接

3.4软组织三维弹性重建

3.5 本章小结

第四章 基于BP神经网络的病理分析

4.1 BP神经网络的结构与算法

4.2乳腺癌诊断神经网络模型的训练与测试

4.3本章小结

第五章 实验结果与讨论

5.1实验设置与平台

5.2传感器单点识别的验证

5.3传感器面阵识别的验证

5.4 杨氏模量的标定实验

5.5图像预处理算法的实验

5.6移动度检测的算法验证

5.7图像拼接算法的验证

5.8三维重建实验

5.9神经网络实验与性能分析

5.10本章小结

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢