基于CAD系统的脑肿瘤检测与电流感测放大器架构对比分析

### 基于CAD系统的脑肿瘤检测与电流感测放大器架构对比分析 #### 基于CAD系统的脑肿瘤检测 ##### 1. 引言 由于脑肿瘤的非线性特征，全球范围内MRI肿瘤诊断的趋势一直在不断变化。脑肿瘤会对健康脑组织造成严重损害，并导致严重的颅内压升高。脑肿瘤的诊断吸引了全球研究学者的科学贡献和广泛合作。基于机器学习和深度学习的人工智能（AI）在计算机辅助诊断（CAD）系统中被广泛用于临床诊断多种疾病，这也为探索脑肿瘤的临床异常提供了多种途径。与机器学习相比，深度学习（DL）模型能为临床医生提供更准确的预测，并有助于评估大量受肿瘤影响的样本。然而，这些模型存在一个主要问题：当复杂度降低时，性能也会显著下降；反之亦然。脑肿瘤主要分为良性和恶性两类，良性肿瘤结构均匀，而恶性肿瘤结构不均匀且具有高度非线性。用于诊断脑肿瘤的CAD系统应涵盖各种类型的肿瘤，因此需要一个统一的处理模型来缩小性能差距。近年来，许多研究致力于对纹理及其相关数据进行详细分析，以实现最高的分类准确率。 ##### 2. 相关工作 - **全自动MRI脑分类模型**：提出了一种全自动的MRI脑分类模型，采用多种技术进行感兴趣区域（ROI）脑病变分割，特征集包括形态和纹理细节，使用支持向量机（SVM）分类器进行性能验证，提高了精度。 - **基于SVM分类器的CAD系统**：开发了一个基于SVM分类器的CAD系统，结合Otsu二值化和K-means聚类进行ROI脑分割，使用离散小波变换（DWT）特征集探索异常，主成分分析（PCA）用于子集形成。 - **基于标记的分水岭分割和特征选择**：引入了基于标记的分水岭分割和特征选择方法用于MRI脑肿瘤CAD系统，包括肿瘤对比度增强、肿瘤探索、多模型特征生成、特征保留和CAD分类等多个处理步骤，使用统一的伽马对比度拉伸进行对比度增强，最终特征集包括形状和纹理属性，通过卡方最大条件优先级选择突出的特征子集。 - **Wiener滤波器和多尺度小波分解**：使用Wiener滤波器和多尺度小波分解抑制输入图像集中的噪声，结合势场（PF）聚类突出肿瘤细胞，使用有限全局阈值进行肿瘤分割操作，融合纹理驱动的局部二值模式（LBP）和变换驱动的Gabor小波变换（GWT）特征进行肿瘤分类。 - **半监督模糊聚类和模糊C均值聚类**：分析了两种不同的ROI脑分割方案，即半监督模糊聚类和模糊C均值聚类，探索肿瘤细胞的异常生长以确定其位置。 - **Grab Cut模型**：提出了Grab Cut模型进行准确的ROI脑分割，使用视觉几何组（VGG - 19）进行迁移学习选择潜在有用的特征子集，结合形状和纹理特征进行准确分类，将两种特征向量融合后输入CAD系统。 - **三角模糊中值滤波和无监督模糊集模型**：开发了基于三角模糊中值滤波的预处理和无监督模糊集模型驱动的ROI分割方法用于胶质瘤脑肿瘤检测，从孤立的脑病变中提取Gabor特征属性和纹理集，使用极限学习机（ELM）进行CAD肿瘤分类。 - **脑肿瘤检测模型调查**：研究了不同的脑肿瘤检测模型，分析了每种模型的潜在指标和局限性，讨论了脑分割在肿瘤检测最终分类中的影响以及特征属性在每种模式中的贡献，并对脑肿瘤类型与其他脑部疾病进行了特征描述。 ##### 2.1 主动轮廓模型（ACM） 在各种迭代轮廓缩减和ROI选择方法中，ACM通过累积空间边界并重用边缘信息（水平集函数）。在梯度情况下，断言的ACM与空间边缘累积相关，能够跳过复杂的异质边界，并在水平集的最后两个阶段使用较少的迭代次数，以减少收敛开销。完全参数化的ACM模型可以根据图像的尺寸和特征