tailieunhanh - Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại u trong siêu âm sóng biến dụng sử dụng lọc tối ưu và thuật toán cây quyết định

Luận văn này thực hiện việc nghiên cứu, đề xuất một thuật toán cho phép mô phỏng, phân loại độ đàn hồi và độ nhớt trong một vùng khảo sát của gan. Nâng cao chất lượng hình ảnh siêu âm. Thứ nhất, tạo ra các kịch bản như trong thực tế để nhận được hình ảnh siêu âm và sau đó thêm nhiễu để làm cho nó giống như hình ảnh siêu âm trong thực tế. Thứ hai, sử dụng phương pháp khác để loại bỏ nhiễu và tìm ra cách tốt nhất để có hình ảnh tương tự nhất so với hình ảnh ban đầu (không có nhiễu), đồng thời dùng sóng biến dạng và thuật toán cây để phân loại ra các vùng gan bị bệnh và gan bình thường. | IH QU GI H N I Ờ Ệ ----- ----- NGUYỄN HỮU NAM NGHIÊN CỨU PHÂN LO I U TRONG SIÊU ÂM SÓNG BIẾN D NG SỬ DỤNG L C TỐ U VÀ UẬT TOÁN CÂY QUYẾ ỊNH UẬ V CÔNG NGHỆ KỸ THUẬ À ỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG – 2017 IH QU GI H N I Ờ Ệ ----- ----- NGUYỄN HỮU NAM NGHIÊN CỨU PHÂN LO I U TRONG SIÊU ÂM SÓNG BIẾN D NG SỬ DỤNG L C TỐ U VÀ UẬT TOÁN CÂY QUYẾ ỊNH Ng nh: ng Nghệ Kỹ thuật iện tử, Truyền thông huy n ng nh: Kỹ thuật iện tử Mã số: 60520203 UẬ V CÔNG NGHỆ KỸ THUẬ Ờ ỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG ỚNG DẪN KHOA H C: . TRẦ À – 2017 ỨC TÂN Ờ ẦU Nhiều bệnh lý trong các mô của cơ thể có thể được nhận biết bởi sự thay đổi về hình thái, tính chất cơ học của mô mềm. Hình ảnh siêu âm tạo bởi sóng biến dạng có thể cung cấp th ng tin định lượng về các tính chất cơ học của mô mềm, cụ thể là sử dụng phương pháp modun shear phức (CSM). Những tiến bộ trong lĩnh vực này rất tiềm năng để làm cầu nối giữa sinh học phân tử, sinh học mô mềm và chẩn đoán điều trị cho bệnh nhân. Luận văn n y thực hiện việc nghiên cứu, đề xuất một thuật toán cho phép mô phỏng, phân loại độ đ n hồi v độ nhớt trong một vùng khảo sát của gan. Nâng cao chất lượng hình ảnh siêu âm. Thứ nhất, tạo ra các kịch bản như trong thực tế để nhận được hình ảnh si u âm v sau đó th m nhiễu để làm cho nó giống như hình ảnh siêu âm trong thực tế. Thứ hai, sử dụng phương pháp khác để loại bỏ nhiễu và tìm ra cách tốt nhất để có hình ảnh tương tự nhất so với hình ảnh ban đầu (không có nhiễu), đồng thời dùng sóng biến dạng và thuật toán cây để phân loại ra các vùng gan bị bệnh v gan bình thường. Kết quả từ nghiên cứu này là tiền đề quan trọng trong việc sử dụng sóng biến dạng có thể được sử dụng để phát hiện và phân loại một số trạng thái quan trọng của mô phục vụ cho xét nghiệm tầm soát bệnh. Trong tương lai, có thể nâng cao hiệu xuất phân loại và phát triển thêm bằng mô phỏng, thử nghiệm trên mô hình 3D. Ờ ẢM Ơ Luận văn n y được thực hiện tại trường ại học Công Nghệ - ại học Quốc Gia Hà Nội dước sự hướng dẫn