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医学职称论文

医学职称论文范文一：基于深度学习的CT影像肺结节检测与识别方法研究

肺结节的检测与识别是肺部计算机辅助诊断系统的重要组成部分。针对肺结节检测识别过程中存在假阳性高、误报率高和结节尺度多变等问题,采用深度学习的方法,建立了一个新的肺结节检测与识别模型。论文主要研究内容包括以下三个方面:（1）论文的研究基础:首先介绍了医学图像处理技术在肺CT图像处理上的发展历程和主流趋势,然后阐述了肺CT图像数据集的构建和预处理的方法,最后给出肺结节检测识别的主流评价指标。（2）提出了基于3D NAS-FPN的肺结节检测方法。首先考虑到肺结节3D特性和结节尺度变化多样等特点,用神经网络搜索架构去搜索可以拓展的FPN结构,然后通过实验结果对模型进行优化,最后选取One-Stage和Two-Stage算法中表现比较好的YOLOv4和Faster-RCNN算法作为对比实验以验证本文提出的模型在检测方面的有效性。（3）提出一种基于注意力机制的肺结节良恶性识别模型3D Attention DPN。利用3D DPN网络的紧凑和高效率,并结合注意力机制对这个网络权重进行调整,设计了基于注意力机制的3D Attention DPN网络用来对结节特征进行提取,并结合GBM（Gradient Boosting Machine）算法对结节进行良恶性分类,通过调整使整个网络可以快速达到最优的状态,最后选择几种常用的识别算法作对比,实验结果表明本文提出的模型均优于对比模型。

摘要

Abstract

第1章 绪论

    1.1 课题背景及研究的目的和意义

    1.2 肺结节检测识别国内外现状

        1.2.1 肺结节检测国内外现状

        1.2.2 肺结节识别国内外现状

    1.3 论文的主要研究内容

    1.4 论文的结构安排

第2章 相关技术及数据集构建

    2.1 医学影像处理技术及发展历程

    2.2 实验数据集构建及预处理

        2.2.1 数据集选择

        2.2.2 数据集构建及预处理

    2.3 结节检测识别的评价标准

    2.4 小结

第3章 基于NAS-FPN的肺结节检测方法

    3.1 基于NAS-FPN的肺结节检测模型

        3.1.1 NAS-FPN的模型架构搜索

        3.1.2 骨架网络及组成

    3.2 常用的肺结节检测方法

        3.2.1 基于YOLOv4 的肺结节检测方法

        3.2.2 基于Faster-RCNN的肺结节检测算法

    3.3 实验结果

        3.3.1 NAS-FPN骨干网络的选取

        3.3.2 NAS-FPN模型的优化

    3.4 本章小结

第4章 基于注意力机制的3D DPN肺结节识别方法

    4.1 3D DPN模型概述

    4.2 注意力机制CBAM模型

    4.3 3D Attention DPN肺结节识别

    4.4 对比实验

    4.5 本章小结

第5章 结论

    5.1 结论

    5.2 工作展望

致谢

参考文献

[1]Artificial neural network based classification of lung nodules in CT images using intensity, shape and texture features[J] . Furqan Shaukat,Gulistan Raja,Rehan Ashraf,Shehzad Khalid,Mudassar Ahmad.,Amjad Ali. Journal ofAmbient Intelligence and Humanized Computing . 2019 (10)

[2]3-D Convolutional Neural Networks for Automatic Detection of Pulmonary Nodules in Chest CT.[J] . Pezeshk Aria,Hamidian Sardar,Petrick Nicholas,Sahiner Berkman. IEEE journal of biomedical and health informatics . 2019(5)

[3]Knowledge-based Collaborative Deep Learning for Benign-Malignant Lung Nodule Classification on Chest CT.[]. Xie Yutong,Xia Yong,zZhang Jianpeng,Song Yang,Feng Dagan,Fulham Michael,Cai Weidong. IEEE transactions on medical imaging . 2019 (4)

医学职称论文范文二：基于深度学习的SPECT图像分类研究

深度学习技术,特别是卷积神经网络,由于能够以最优的方式自动学习图像的特征,在可靠、准确和可行的医学图像分类中得到了广泛的应用。为了可靠地对全身骨骼SPECT图像进行分类,自动诊断SPECT影像关注多种疾病,本研究训练了一组基于深度学习的SPECT图像多类分类器。（1）关节炎是一种常见、多发性生理疾病,临床上容易在骨转移特别是溶骨性转移之间产生误判。为了从SPECT图像中可靠识别关节炎病变,借助于深度学习的特征自动提取功能,本研究构建了面向关节炎自动诊断的SPECT图像分类器。首先,对SPECT骨显像数据进行归一化及扩展处理,适度扩充数据量并转化到模型要求的数据格式;然后,基于标准的VGG模型构建具有不同深度的关节炎分类器;最后,使用一组真实SPECT全身骨显像数据,对构建的分类模型进行测试。实验结果表明,本章构建的分类器可有效检测关节病变。（2）针对全身SPECT图像分类问题,本研究使用目前著名的深度卷积神经网络。首先,通过镜像、平移和旋转等操作对原始SPECT图像进行预处理,增强了原始数据集;然后,在VGGNet、Res Net和Dense Net等著名的深度学习模型的基础上,通过微调它们的参数和结构,或者根据这些模型的结构自定义新的深度网络,训练了几种多类分类器;最后,通过对大量真实躯体骨SEPCT图像的实验评价,表明自定义的分类器对骨SEPCT图像的分类是有效的。构建的深度分类器能够自动将全身骨骼SPECT图像分类为所关注的疾病类别。（3）基于深度卷积神经网络对SPECT图像进行多疾病多目标的分类。首先,利用传统机器学习方法与生成对抗网络分别扩展数据集;然后,基于前两章所研究基础进一步构建对SPECT图像的CNN分类器;最后,利用一组真实的骨SPECT图像来评价所构建的深度分类器性能。实验结果表明,在多疾病多目标分类实验中传统机器学习方法扩展的数据对疾病的分类效果最好。

摘要

ABSTRACT

第1章 绪论

    1.1 研究背景及意义

    1.2 国内外研究现状

        1.2.1 基于传统机器学习的医学图像分类

        1.2.2 基于深度学习的医学图像分类

        1.2.3 核医学图像分类

    1.3 论文主要研究内容及创新

    1.4 论文组织架构

第2章 相关基础及其技术概述

    2.1 卷积神经网络

        2.1.1 卷积层

        2.1.2 池化层

        2.1.3 激活函数

        2.1.4 优化函数

    2.2 SPECT医学图像

        2.2.1 SPECT医学图像成像技术

        2.2.2 SPECT医学图像数据预处理

        2.2.3 基于深度学习的SPECT医学图像评价指标

第3章 SPECT骨扫描图像的单疾病单病灶分类

    3.1 数据与方法

        3.1.1 数据

        3.1.2 VGG分类模型

    3.2 实验及评价

        3.2.1 实验设计

        3.2.2 实验结果与分析

    3.3 本章小结

第4章 SPECT骨扫描图像的单疾病多病灶分类

    4.1 数据与方法

        4.1.1 全身骨SPECT图像

        4.1.2 SPECT医学图像扩展

        4.1.3 SPECT图像标记

        4.1.4 基于卷积神经网络的分类器

    4.2 实验及评价

        4.2.1 实验设计

        4.2.2 实验结果与分析

    4.3 本章小结

第5章 SPECT骨扫描图像的多疾病的多病灶分类

    5.1 数据与方法

        5.1.1 数据

        5.1.2 方法

    5.2 实验及评价

    5.3 本章小结

第6章 SPECT 图像疾病辅助诊断原型系统

    6.1 需求分析

        6.1.1 功能需求

        6.1.2 性能需求

    6.2 系统设计

        6.2.1 总体设计

        6.2.2 详细设计

    6.3 系统实现

    6.4 系统测试

第7章 总结与展望

参考文献

[1]基于膝关节软骨磁共振半定量评分的自动分割与分类评价[J].司莉萍,宣锱姚伟武．磁共振成像.2018(12)

[2]SPECTICT融合显像对肺癌单发骨转移瘤的诊断价值[J].常城,谢文晖,雷贝,刘慈懿,冯键．核技术.2013(09)

[3]―利用仿射几何的仿射不变特征提取方法[J.高峰,文贡坚.中国图象图形学报.2011(03)

[4]基于小波神经网络的医学图像分类方法[J].周涛,蒋芸,王勇.张国荣,王明芳,明利特﹒计算机应用.2010(10)

[5]CT Brain lmage:Abnormalities Recognition and Segmentation[J]. TONG Hau-Lee,Mohammad Faizal Ahmad Fauzi,Ryoichi Komiya,HAW Su-Cheng. Journal of Donghua University ( English Edition). 2010(02)

[6]基于线性矩和小波变换的医学图像特征提取[J.雷赟.龚葵花.科技信息. 2010(03)

[7]基于Contourlet变换的医学图像检索[J].张启东,高立群,吴建华.,王晓曼.东北大学学报(自然科学版).2009(02)[8]图像分类与聚类算法在医学图像挖掘中的应用[J].王大玲,鲁家乐,吴霜,张一飞,于戈.计算机工程. 2007(02)

[9]基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类[J].范立南,徐心和.东北大学学报.2004(08)

医学职称论文范文三：核医学文本关联规则挖掘及诊断模型构建研究

医学影像是一种呈现机体结构与功能状态的技术手段,医学成像主要包括传统结构成像、功能成像和混合成像。SPECT功能成像需要在体内注入99m Tc-MDP放射性药物,经过一定时间后,体内会存在药物残留,进而显示全身放射量分布情况。当前核医学疾病的诊断主要依赖于人工阅片,学术界正在开发各种方法克服人工阅片及诊断的低效率。累积的海量医学数据由于机密性无法实时与外界共享,导致外界人员需要高昂的成本才可获得,使得这部分数据的开发有所滞后。此外,医护人员没有多余能力及精力对这部分数据进行信息挖掘。从核医学诊断人工阅片及诊断的低效率和高误报等应用现状出发,以骨扫描核医学文本为研究对象,在自然语言处理中利用机器学习,本文的研究内容如下:（1）为探讨疾病及其表征之间的关联关系,研究并提出一种基于Apriori算法的核医学文本挖掘方法。首先,针对核医学诊断文本可能包含的信息冗余、数据缺失及表述不一致等问题,提出SPECT核医学诊断文本的预处理及统一编码方法;然后,应用传统的Apriori算法,提出病灶与表征之间关联的挖掘算法;最后,使用一组源自三甲医院核医学科的真实SPECT核医学诊断文本数据,验证了本文提出的方法,结果表明本文提出的方法客观提取了疾病与其表征之间的关联,获得的客观性评价指标平均值达到90%。（2）针对核医学诊断的低效率和高误报问题,研究并提出一种基于深度学习的核医学文本诊断模型。首先,使用不同的方法预处理文本中的数据。然后,应用传统的机器学习算法随机森林和SVM,提出病灶及其表征的遗传算法优化分类方法。其次,应用经典的深度学习算法Text CNN,提出了一种基于CNN的分类方法。最后,使用一组真实核医学文本数据,验证了本文提出的方法,实验结果表明本文所提方法较客观的对几种疾病类型进行了分类,获得的客观评价指标达到94%。（3）为辅助临床医生诊断疾病,设计并实现了核医学辅助诊断原型系统,该系统可以实现疾病及其表征的频繁项集、关联提取以及辅助诊断评价结果的获取。通过测试及实验表明本系统能够实现文本研究的目标。从数据挖掘的角度出发,利用机器学习方法对核医学文本数据进行分类预测,从而建立诊断模型,实现辅助医生诊断的效果,在一定意义上减轻了临床医生的压力。

摘要

Abstract

第1章 绪论

    1.1 研究背景与意义

    1.2 国内外研究现状

        1.2.1 医学影像技术

        1.2.2 电子健康档案

        1.2.3 医学文本挖掘

    1.3 主要研究工作及创新

        1.3.1 主要研究内容

        1.3.2 论文创新点

    1.4 论文的组织结构

第2章 相关基础及技术概述

    2.1 影像核医学

        2.1.1 核医学诊断技术

        2.1.2 核医学诊断文本

    2.2 影像核医学文本的预处理

    2.3 文本挖掘与诊断模型构建方法

        2.3.1 基于Apriori文本关联规则挖掘

        2.3.2 诊断模型构建方法

    2.4 本章小结

第3章 病灶与其表征关联的挖掘

    3.1 核医学诊断文本数据

    3.2 诊断文本数据预处理

    3.3 病灶表征的形式编码

    3.4 基于 Apriori 的病灶-表征关联挖掘

    3.5 实验验证与结果分析

        3.5.1 实验设计

        3.5.2 实验结果

    3.6 本章小结

第4章 基于传统机器学习方法的诊断模型

    4.1 基于SVM的诊断模型

        4.1.1 SVM模型原理

        4.1.2 遗传算法优化

        4.1.3 实验设计

        4.1.4 实验结果

    4.2 基于随机森林的诊断模型

        4.2.1 随机森林模型原理

        4.2.2 实验设计

        4.2.3 实验结果

    4.3 本章小结

第5章 基于深度学习方法的诊断模型

    5.1 文本预处理

    5.2 基于Text CNN的诊断模型

    5.3 实验验证与结果分析

        5.3.1 实验设计

        5.3.2 实验结果

    5.4 本章小结

第6章 辅助诊断原型系统设计与实现

    6.1 需求分析

    6.2 概要设计

    6.3 详细设计

    6.4 系统实现

    6.5 本章小结

第7章 总结与展望

参考文献

[1]智慧社会背景下电子健康记录价值共创机制及实施路径研究[J].王锰,蒋琳萍,郑建明．图书馆.2020(09)

[2]99mTc-MDP SPECTICT断层融合显像在鉴别脊柱良、恶性病变中的应用价值[J.苏应瑞,黄丽群,谢龙,黄春玲,蒋婷吟,查金顺.临床放射学杂志. 2019(11)

[3]多模态融合骨显像诊断肺癌骨转移的增益价值[J].袁航.王俊超,浦晓佳.朱宝.江苏医药.2019(09)

[4]机器学习在医疗和公共卫生中应用[J].张景奇,史文宝,纪秀娟．中国公共卫生.2019(10)

[5]非平衡分类技术在人群糖尿病疾病风险预测模型中的应用[J].武海滨,李康.杨丽,胡如英,钟节鸣,游顶云,郭或,卞铮，

李立明,陈铮鸣．中国卫生统计.2019(04)

[6]基于多任务学习的生物医学实体关系抽取[J].李青青,杨志豪,罗凌.林鸿飞,王健.中文信息学报.2019(08)

[7]基于集成机器学习的ICU老年多器官功能不全早期死亡风险预测模型[J].虎磐,刘晓莉,毛智,张渊.康红军,张政波.周

飞虎．解放军医学院学报. 2019(06)

[8]首发单纯骨转移乳腺癌患者的临床病理特征及预后分析[J].张杰.李芷君张丽.佟仲生.中国肿瘤临床.2019(10)

[9]基于动态采样和迁移学习的疾病预测模型[J].胡满满,陈旭.孙毓忠,沈曦,王晓青,余天洋,梅御东,肖立,程伟,杨杰.杨

焱.计算机学报. 2019(10)

[10]计算机辅助诊断慢性乙肝患者肝纤维化进程的价值分析[J].付甜甜.姚钊,丁红,许智婷,杨茗然,余锦华,王文平.中华

医学杂志. 2019 (07)

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