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基于图论的食管超声内镜图像的分类方法研究的中期报告
一、研究背景与意义
食管癌是一种常见的消化系统恶性肿瘤，早期发现和治疗对提高患者存活率非常重要。食管超声内镜（EUS）是一种可以直接观察食管黏膜和壁层结构的检查方法，可以精确探测食管肿瘤的位置、大小和深度，对于早期食管癌的诊断和分期有着重要的临床价值。
然而，由于数据量庞大，EUS图像的自动分类一直是医学图像处理领域的难题之一。因此，本研究旨在构建一种基于图论的方法来对EUS图像进行自动分类，以提高食管癌早期诊断的精确性和准确性。
二、研究内容
1.数据集构建：从实际医学数据中选取一定数量的EUS图像，对这些图像进行标注和分类，构建分类数据集。
2.特征提取：在图像处理中，选择SIFT算法对每个图像的特征点进行检测和描述，从而提取每个图像的特征向量。
3.图像表示：基于图论的思想，将每个图像的特征向量表示为节点，构建一个无向带权图。通过计算节点之间的距离，可以构建出完整的图像相似度矩阵。
4.图像分类：将图像相似度矩阵输入到聚类算法中，进行图像分类。本研究将采用K-means聚类算法对图像进行分类。
三、研究进展
1.数据集构建：目前已经从医学数据中选取了1000张EUS图像，并对它们进行标注和分类，构建了一个分类数据集。
2.特征提取：已经实现了SIFT算法，并对1000张EUS图像的特征点进行检测和描述，提取了每个图像的特征向量。
3.图像表示：已经实现了基于图论的图像表示方法，并成功构建了每个图像的相似度矩阵。
4.图像分类：还未开始图像分类的实验。
四、未来工作计划
1.完善数据集：在现有的数据集基础上，进一步增加EUS图像数量，以提高分类的准确度。
2.算法优化：对图像特征提取和图像表示的算法进行优化，提高算法的效率和准确性。
3.图像分类实验：对构建的无向带权图进行K-means聚类实验，进一步验证本方法的可行性和准确性。
4.结果分析和讨论：对实验结果进行统计和分析，从多个角度评价本研究方法的优劣，并探讨如何进一步提高算法的准确性和实用性。