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OCT影像下血管內(nèi)膜提取及纖維斑塊識(shí)別研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-12 13:32

  本文關(guān)鍵詞:OCT影像下血管內(nèi)膜提取及纖維斑塊識(shí)別研究


  更多相關(guān)文章: 圖像分割 CV模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 纖維斑塊 自動(dòng)識(shí)別


【摘要】:隨著社會(huì)生活水平的提高和工作節(jié)奏的加快,心腦血管疾病已經(jīng)成為威脅人類健康和長(zhǎng)壽的頭號(hào)殺手。我國(guó)每年死于心腦血管疾病近300萬人,占我國(guó)每年總死亡病因的51%。動(dòng)脈粥樣硬化是導(dǎo)致一系列心腦血管疾病的基礎(chǔ),其引起的冠狀動(dòng)脈粥樣硬化性心臟病是對(duì)人類構(gòu)成威脅最大的疾病。因此冠心病的檢查和診斷方法顯得尤為重要。本文針對(duì)冠心病的診斷,采用高分辨率的光學(xué)相干斷層成像(OCT)技術(shù),主要研究工作分為兩大部分:第一,研究OCT冠狀動(dòng)脈血管內(nèi)膜分割提取。由于傳統(tǒng)的CV模型存在圖像弱邊緣處產(chǎn)生過分割的缺點(diǎn),本文提出了一種改進(jìn)的CV模型分割算法,引入圖像局部信息,控制演化曲線在邊緣處的收斂速度,解決了模糊圖像的分割問題。另外對(duì)于圖像存在的失真問題,在改進(jìn)CV模型上引入形態(tài)學(xué)濾波方法,減小了失真帶來的誤差。第二,研究血管斑塊的自動(dòng)識(shí)別。將OCT圖像劃分為25×25大小的紋理圖像,利用局部特征信息進(jìn)行分析,根據(jù)斑塊類型特點(diǎn)手動(dòng)分類,設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行特征提取,實(shí)現(xiàn)了待測(cè)圖像纖維斑塊的自動(dòng)識(shí)別。本文使用北京協(xié)和醫(yī)院OCT圖像實(shí)現(xiàn)了相關(guān)算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)CV模型能更好地分割邊界模糊圖像,證明了本文工作可以實(shí)現(xiàn)對(duì)纖維斑塊的自動(dòng)識(shí)別,其結(jié)果能夠輔助臨床醫(yī)生對(duì)冠心病的診斷與治療。
【關(guān)鍵詞】:圖像分割 CV模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 纖維斑塊 自動(dòng)識(shí)別
【學(xué)位授予單位】:河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP391.41
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-16
  • 1.1 課題的研究背景和意義10-12
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
  • 1.2.1 血管提取研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.2.2 血管斑塊識(shí)別研究現(xiàn)狀13-14
  • 1.3 主要研究?jī)?nèi)容14-16
  • 第2章 OCT圖像介紹16-22
  • 2.1 引言16
  • 2.2 OCT系統(tǒng)成像原理16-17
  • 2.3 OCT成像在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用17-20
  • 2.3.1 在眼科上的應(yīng)用17-18
  • 2.3.2 在皮膚科上的應(yīng)用18
  • 2.3.3 在消化系統(tǒng)上的應(yīng)用18
  • 2.3.4 在口腔和牙齒組織上的應(yīng)用18-19
  • 2.3.5 在亞細(xì)胞級(jí)的檢測(cè)上的應(yīng)用19
  • 2.3.6 在心血管系統(tǒng)上的應(yīng)用19-20
  • 2.3.7 在癌癥診斷和治療上的應(yīng)用20
  • 2.4 OCT圖像特點(diǎn)20-21
  • 2.5 本章小結(jié)21-22
  • 第3章 基于CV模型優(yōu)化的血管內(nèi)膜提取22-42
  • 3.1 引言22
  • 3.2 活動(dòng)輪廓模型22-26
  • 3.2.1 幾何活動(dòng)輪廓模型22-23
  • 3.2.2 水平集方法23-26
  • 3.3 傳統(tǒng)CV模型26-30
  • 3.4 改進(jìn)CV模型30-33
  • 3.5 形態(tài)學(xué)濾波33-35
  • 3.6 參數(shù) β 的選擇35-36
  • 3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)價(jià)36-41
  • 3.8 本章小結(jié)41-42
  • 第4章 基于局部特征的血管斑塊分類42-56
  • 4.1 引言42
  • 4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)設(shè)計(jì)42-47
  • 4.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理42-44
  • 4.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)44-45
  • 4.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練45-47
  • 4.3 血管斑塊分類的實(shí)現(xiàn)47-53
  • 4.3.1 局部特征提取48-52
  • 4.3.2 CNN訓(xùn)練52-53
  • 4.4 斑塊的識(shí)別結(jié)果及分析53-55
  • 4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置53
  • 4.4.2 斑塊的識(shí)別與結(jié)果53-55
  • 4.5 本章小結(jié)55-56
  • 第5章 總結(jié)和展望56-57
  • 參考文獻(xiàn)57-62
  • 致謝62-63
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況63
,

本文編號(hào):661867

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