腰椎神經(jīng)根核磁共振圖像檢測算法研究
發(fā)布時間:2021-01-15 21:38
腰椎間盤突出癥成為越來越常見的疾患之一,臨床上有兩種主要情況會引發(fā)此疾病。一種原因是腰間盤各部分在不同程度上的退行性改變后,在外力因素的作用下,腰間盤的纖維環(huán)破裂,髓核組織從破裂之處突出于后方或椎管內(nèi),導(dǎo)致相鄰脊神經(jīng)根遭受刺激或壓迫,從而產(chǎn)生腰部疼痛,一側(cè)下肢或雙下肢麻木、疼痛等一系列臨床癥狀。另一種原因是腰椎椎管內(nèi)靜脈曲張腫大壓迫神經(jīng)根,引起腰部疼痛,引起下肢麻木等一系列臨床癥狀。由椎管內(nèi)靜脈叢異常曲張所導(dǎo)致的腰腿疼痛,很難通過原生核磁共振圖像進行分析與確認(rèn),故而本論文主要對核磁共振圖像中腰椎神經(jīng)根檢測問題進行研究。腰椎神經(jīng)根核磁共振圖像檢測存在多形態(tài)、目標(biāo)小、數(shù)據(jù)不平衡這幾個難點。多形態(tài)是指同一部位的神經(jīng)根在不同時刻表現(xiàn)出不同的狀態(tài),我們提出了 DSSD(deformable convolution Single Shot Detector)目標(biāo)檢測算法來解決多形態(tài)的問題。同時針對DSSD卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對小目標(biāo)檢測精度不高的問題,提出了一種基于特征金字塔結(jié)構(gòu)的DSSD改進模型。特征金字塔結(jié)構(gòu)可以將深層的攜帶有更抽象、更豐富的語義信息的卷積特征圖與淺層的分辨率更高、更細節(jié)的卷積特征...
【文章來源】:大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1卷積的過程??Fig.?2.1?The?process?of?convolution??其中,黃色框區(qū)域為卷積核,可訓(xùn)練參數(shù)為w9;),黑色框區(qū)域為特征圖,??是一個大小的矩陣
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多分類或者識別問??題是大部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所做的,但是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣也可以在非監(jiān)督學(xué)習(xí)狀態(tài)下進??行學(xué)習(xí),訓(xùn)練的最終目的和基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,依然是模型參數(shù)的學(xué)習(xí)。??在這個非監(jiān)督訓(xùn)練的過程中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣不斷地調(diào)整參數(shù),使損失函數(shù)最優(yōu)化。??卷積核作為特征提取器,從圖片中提。藗特征圖,若卷積層中卷積核的大小為??WXW,以步長X在輸入的圖片中進行提取特征,當(dāng)輸入的圖片大小為77X/2XJ時,分別??表示長、寬、深度,卷積層會把輸入的圖片投射成對應(yīng)的特征圖,過程如圖2.4所示。??I?1?]?]?1?1??r?1?=^ ̄ ̄?二:二■廠積孩參—????祆射函致??I?I?1?r??n?|?1?il?1?li?,?丨;1??'Ll——j——t—??I?J?I?!?1?I?I?i?\?I??pi?I?I?I?|?|?|?\,_??K個吞甲餃#積笤??對茳的??個栲ss??'i?I?!?j?I?I?I?'??鉑入的KGB圖片??圖2.?4特征提取的過程??Fig.?2.4?The?process?of?feature?extraction??-9-??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于改進VGG16的猴子圖像分類方法[J]. 田佳鷺,鄧立國. 信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全. 2020(05)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲掃描圖像的分割技術(shù)研究[J]. 鞠響,馮宇翔. 現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟和信息化. 2019(08)
[3]一種改進的RFB Net遙感影像目標(biāo)識別算法[J]. 劉相云,郭呈淵,龔志輝,金飛,余東行. 測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報. 2019(02)
[4]腰椎間盤突出癥微創(chuàng)治療研究進展[J]. 徐奎,覃正仕,趙權(quán). 現(xiàn)代中西醫(yī)結(jié)合雜志. 2016(01)
[5]AdaBoost算法研究進展與展望[J]. 曹瑩,苗啟廣,劉家辰,高琳. 自動化學(xué)報. 2013(06)
[6]激活函數(shù)可調(diào)的神經(jīng)元模型及其有監(jiān)督學(xué)習(xí)與應(yīng)用[J]. 吳佑壽,趙明生. 中國科學(xué)E輯:技術(shù)科學(xué). 2001(03)
博士論文
[1]圖像分割若干理論方法及應(yīng)用研究[D]. 陳強.南京理工大學(xué) 2007
[2]圖像特征檢測與運動目標(biāo)分割算法的研究和實現(xiàn)[D]. 楊莉.西安電子科技大學(xué) 2004
本文編號:2979558
【文章來源】:大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1卷積的過程??Fig.?2.1?The?process?of?convolution??其中,黃色框區(qū)域為卷積核,可訓(xùn)練參數(shù)為w9;),黑色框區(qū)域為特征圖,??是一個大小的矩陣
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多分類或者識別問??題是大部分卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所做的,但是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣也可以在非監(jiān)督學(xué)習(xí)狀態(tài)下進??行學(xué)習(xí),訓(xùn)練的最終目的和基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似,依然是模型參數(shù)的學(xué)習(xí)。??在這個非監(jiān)督訓(xùn)練的過程中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣不斷地調(diào)整參數(shù),使損失函數(shù)最優(yōu)化。??卷積核作為特征提取器,從圖片中提。藗特征圖,若卷積層中卷積核的大小為??WXW,以步長X在輸入的圖片中進行提取特征,當(dāng)輸入的圖片大小為77X/2XJ時,分別??表示長、寬、深度,卷積層會把輸入的圖片投射成對應(yīng)的特征圖,過程如圖2.4所示。??I?1?]?]?1?1??r?1?=^ ̄ ̄?二:二■廠積孩參—????祆射函致??I?I?1?r??n?|?1?il?1?li?,?丨;1??'Ll——j——t—??I?J?I?!?1?I?I?i?\?I??pi?I?I?I?|?|?|?\,_??K個吞甲餃#積笤??對茳的??個栲ss??'i?I?!?j?I?I?I?'??鉑入的KGB圖片??圖2.?4特征提取的過程??Fig.?2.4?The?process?of?feature?extraction??-9-??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于改進VGG16的猴子圖像分類方法[J]. 田佳鷺,鄧立國. 信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全. 2020(05)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲掃描圖像的分割技術(shù)研究[J]. 鞠響,馮宇翔. 現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟和信息化. 2019(08)
[3]一種改進的RFB Net遙感影像目標(biāo)識別算法[J]. 劉相云,郭呈淵,龔志輝,金飛,余東行. 測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報. 2019(02)
[4]腰椎間盤突出癥微創(chuàng)治療研究進展[J]. 徐奎,覃正仕,趙權(quán). 現(xiàn)代中西醫(yī)結(jié)合雜志. 2016(01)
[5]AdaBoost算法研究進展與展望[J]. 曹瑩,苗啟廣,劉家辰,高琳. 自動化學(xué)報. 2013(06)
[6]激活函數(shù)可調(diào)的神經(jīng)元模型及其有監(jiān)督學(xué)習(xí)與應(yīng)用[J]. 吳佑壽,趙明生. 中國科學(xué)E輯:技術(shù)科學(xué). 2001(03)
博士論文
[1]圖像分割若干理論方法及應(yīng)用研究[D]. 陳強.南京理工大學(xué) 2007
[2]圖像特征檢測與運動目標(biāo)分割算法的研究和實現(xiàn)[D]. 楊莉.西安電子科技大學(xué) 2004
本文編號:2979558
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