乳腺癌作為一種在女性群體中發(fā)病率以及死亡率都非常高的疾病,對于眾多女性有著很大的健康威脅。在DCE-MRI眾多應(yīng)用中,定量化描述乳腺腫瘤二維直徑和三維體積具有很重要的臨床價值,例如新輔助化療通過判斷不同時期腫瘤病灶區(qū)域二維直徑和三維體積的變化來評估治療的效果和對治療的反應(yīng)以指導(dǎo)患者的后續(xù)治療。腫瘤區(qū)域的自動分割是也是定量評估乳腺惡性腫瘤程度的關(guān)鍵組成部分,比如通過運用影像學(xué)定量分析腫瘤區(qū)域二維或三維的形態(tài),腫瘤區(qū)域內(nèi)的紋理等等特征,這些都非常依賴于腫瘤區(qū)域的二維或三維分割。然而,目前大部分影響學(xué)的研究所得到的精準(zhǔn)的腫瘤區(qū)域分割仍然依賴于醫(yī)生手動標(biāo)記,這對于醫(yī)生來說耗時耗力。因此研究腫瘤區(qū)域的二維和三維自動分割算法對輔助醫(yī)生的診斷和治療以及影像學(xué)研究都具有重要的作用。目前影像學(xué)研究主要根據(jù)醫(yī)生手動標(biāo)記的腫瘤最大橫截面來分析,朝著這個目標(biāo),本文首先提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法實現(xiàn)了乳腺腫瘤最大橫截面的二維分割,該方法通過深度檢測網(wǎng)絡(luò)先粗檢測出乳腺腫瘤的大致區(qū)域,然后將這個區(qū)域提取出來送入深度分割網(wǎng)絡(luò)進行精準(zhǔn)分割。該方法在260張二維測試集中的平均Dice系數(shù)為0.81,平均特異度為... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

018全球女性癌癥發(fā)病率和死亡率示意圖

(a) (b)圖 1.2 腫塊型和非腫塊型腫瘤醫(yī)生標(biāo)記圖，(a)是腫塊型，(b)是非腫塊型。在 DCE-MRI 眾多應(yīng)用中，新輔助化療和術(shù)前化療由于能預(yù)防和阻止疾病的系統(tǒng)播越來越被用于治療局部晚期乳腺癌，不僅能通過縮小較大的腫瘤來進行更多的保術(shù)，而且也有助于確定哪些患者對治療無法作出反應(yīng)，從而更早改變治療策略來避者接受可能的無效治療[8-9]。新輔助化療其中一個優(yōu)點是可以觀察治療期間腫瘤的以評估治療效果，所以通過治療期間腫瘤大小的明顯變化進行臨床檢查是醫(yī)生監(jiān)測效果的最常用方法，而且治療期間臨床反應(yīng)也被認(rèn)為是預(yù)后的重要因素[10]。新輔助治療反應(yīng)的研究大部分是通過測量在一個或兩個維度的直徑來量化了腫范圍或大小[11-12]。而目前這些新輔助化療研究算法都是建立在醫(yī)生手工標(biāo)記的數(shù)據(jù)礎(chǔ)上，這些數(shù)據(jù)標(biāo)記工作對于醫(yī)生有著很大的挑戰(zhàn)，同時不同醫(yī)生由于經(jīng)驗的不同實現(xiàn)一致性，所以開發(fā)一套能夠自動分割乳腺腫瘤區(qū)域的系統(tǒng)不僅能減輕醫(yī)生的工

無疑對醫(yī)生減輕工作量以及影像學(xué)研究的開展有非常大的幫助。然而，自動的乳腺腫瘤分割仍然面臨著許多挑戰(zhàn)：（1）乳腺腫瘤目標(biāo)小而邊界復(fù)雜；（2）乳腺腫瘤有腫塊和非腫塊之分，兩者差異巨大。因為這些原因，研究人員利用傳統(tǒng)方法主要對腫塊型乳腺腫瘤分割工作進行研究，幾乎沒有工作對腫塊型和非腫塊型乳腺腫瘤進行一致性分析。而且傳統(tǒng)分割方法有的需要人工調(diào)參，有的分割速度較慢，因此很難實現(xiàn)快速、完全的自動分割，而深度學(xué)習(xí)由于其自身優(yōu)勢在乳腺腫瘤自動分割工作中前景巨大。深度學(xué)習(xí)雖說可以實現(xiàn)乳腺腫瘤分割，但也存在問題，比如乳腺腫瘤本身占整張圖片的比例很小，因此當(dāng)直接輸入整張圖片到分割網(wǎng)絡(luò)中時，由于無用信息過多，對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特征有著很大的影響，最終分割結(jié)果很差。因此，針對這些問題，本章設(shè)計了一種新思路，主要思想是利用深度檢測網(wǎng)絡(luò)先檢測出乳腺腫瘤的大致位置，然后根據(jù)檢測框選擇乳腺腫瘤圖像塊，再將乳腺腫瘤圖像塊送入深度分割網(wǎng)絡(luò)進行精準(zhǔn)分割，即一種先粗檢測后精分割的思想，具體示意圖如圖 3.1 所示。


本文編號：3002948