【摘 要】
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目前医生对胸部疾病的诊断主要依赖于X光片的分析,这样不仅检测效率低,而且还有很强的主观意识,难以达到统一的检测标准。若能精确又快速地对X光片进行分析,对人们的健康来说就显得意义重大。本文以胸部X射线影像为研究对象,通过传统机器学习、深度学习和深度学习目标检测方法,对X射线影像的智能识别辅助诊断方法进行了研究。本文致力于提高X射线影像的识别以及检测的精度,重点开展了特征提取、特征降维、识别算法和检测
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目前医生对胸部疾病的诊断主要依赖于X光片的分析,这样不仅检测效率低,而且还有很强的主观意识,难以达到统一的检测标准。若能精确又快速地对X光片进行分析,对人们的健康来说就显得意义重大。本文以胸部X射线影像为研究对象,通过传统机器学习、深度学习和深度学习目标检测方法,对X射线影像的智能识别辅助诊断方法进行了研究。本文致力于提高X射线影像的识别以及检测的精度,重点开展了特征提取、特征降维、识别算法和检测算法的研究,并完成相应的程序设计;另外本文还设计了一个智能识别辅助诊断系统,用于对胸部X射线影像进行诊断。具体研究内容如下:（1）本文基于传统机器学习识别方法,从胸部X射线影像数据中分别提取了12维统计特征,8*128维sift特征和8100维方向梯度直方图（HOG）特征,此外还提取了局部二进制（LBP）特征、灰度差分矩阵特征和小波特征。然后本文利用PCA和SNE两种降维方法来去除冗余信息,对所提的特征进行降维。最后使用支持向量机、朴素贝叶斯、K最近邻算法以及随机森林算法来构建识别模型,对胸部X射线影像是否含有病变区域进行识别。据实验结果显示,使用PCA降维算法将特征降维到49维后,采用K最近邻算法来构建识别模型可以得到84%左右的识别精度。（2）本文基于深度学习识别方法,设计了一种自适应的深度学习优化架构,并使用该架构对所选取的卷积神经网络识别模型进行结构修改。具体的本文选取了VGG模型和Dense Net121模型。实验结果表明,修改后的VGG网络性能要优于Dense Net121网络,其识别准确率为94.71%,远远高出了传统机器识别方法,可以将其作为辅助诊断系统的最优识别模型。（3）本文基于深度学习目标检测方法,选取了二阶段目标检测Faster RCNN模型,通过四步交替训练技巧以及利用第三章所得到的最优模型对网络进行训练,将该网络用于X射线影像病灶区域检测实验。根据实验结果表明,选取的模型性能要优于一阶段网络,其map达到了52.98%。最后将该模型运用于病灶区域的检测任务。（4）本文基于最优的识别算法以及目标检测算法,结合CSS网页设计、FLASK网络服务和Python后端开发技术设计了一个智能识别辅助诊断系统。该系统能够完成胸部X射线影像特征提取、分类识别和图像病灶区域自动检测等任务。
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