隨著計算機技術的發(fā)展,以深度學習為代表的方法為醫(yī)療圖像的研究與發(fā)展開拓了新的方向。由于視網(wǎng)膜血管與糖尿病、高血壓、心腦血管等疾病的重要聯(lián)系,研究人員對自動分割視網(wǎng)膜血管這一醫(yī)學任務也給予重要關注。在目前大多數(shù)基于深度學習的視網(wǎng)膜血管分割方法中,以編碼-解碼結構的分割模型融合了視網(wǎng)膜圖像的全局和局部信息,在分割性能上取得了突破性的發(fā)展。但由于視網(wǎng)膜血管復雜的形態(tài)變化、病變區(qū)域的影響、毛細血管的分支多而細等因素的影響,以往的分割算法對于視網(wǎng)膜血管尤其是毛細血管的分割存在過分割和欠分割問題,同時簡單地改進基礎分割模型缺乏醫(yī)學可解釋性。為此,本文在現(xiàn)有研究方法的基礎上,對基于深度學習的視網(wǎng)膜血管分割算法進行了重點研究,主要包括以下三個方面:首先,為了解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡通過連續(xù)卷積、池化操作降低圖像分辨率造成視網(wǎng)膜血管邊緣細節(jié)信息丟失,微小血管分割不連續(xù)的問題,本文設計了全分辨率密集連接網(wǎng)絡分割視網(wǎng)膜血管。連續(xù)的密集連接塊結構增強網(wǎng)絡對血管的特征表示能力,使得網(wǎng)絡充分提取血管豐富的上下文語義信息和關鍵的細節(jié)特征信息,提高網(wǎng)絡對紋理結構相似血管的敏感度。利用混合擴張域的擴張卷積層增加網(wǎng)絡特征圖的感受... 

【文章來源】：黑龍江大學黑龍江省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
        1.2.1 早期傳統(tǒng)視網(wǎng)膜血管分割方法
        1.2.2 基于無監(jiān)督機器學習的視網(wǎng)膜血管分割方法
        1.2.3 基于監(jiān)督機器學習的視網(wǎng)膜血管分割方法
        1.2.4 基于深度學習的視網(wǎng)膜血管分割方法
    1.3 本文主要研究工作
    1.4 章節(jié)安排
第2章 基礎分割網(wǎng)絡及視網(wǎng)膜血管相關介紹
    2.1 深度學習基礎分割網(wǎng)絡
        2.1.1 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
        2.1.2 U-Net
    2.2 視網(wǎng)膜血管相關知識和分割評價指標
        2.2.1 視網(wǎng)膜血管形態(tài)結構及醫(yī)學成像介紹
        2.2.2 視網(wǎng)膜血管數(shù)據(jù)集介紹
        2.2.3 視網(wǎng)膜血管分割評價指標介紹
    2.3 本章小結
第3章 全分辨率密集連接網(wǎng)絡視網(wǎng)膜血管分割網(wǎng)絡
    3.1 引言
    3.2 網(wǎng)絡組件設計原理
        3.2.1 密集連接網(wǎng)絡
        3.2.2 擴張卷積
    3.3 全分辨率密集連接網(wǎng)絡設計
        3.3.1 全分辨率密集連接網(wǎng)絡模型結構
        3.3.2 混合接受域的密集連接塊結構
    3.4 實驗結果與分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)預處理與參數(shù)設置
        3.4.2 不同數(shù)據(jù)集實驗結果分析
        3.4.3 不同數(shù)據(jù)集實驗結果可視化分析
    3.5 本章小結
第4章 多尺度通道注意力視網(wǎng)膜血管分割網(wǎng)絡
    4.1 引言
    4.2 網(wǎng)絡組件設計原理
        4.2.1 注意力機制
        4.2.2 多尺度網(wǎng)絡結構
    4.3 網(wǎng)絡整體結構設計
        4.3.1 通道注意力模塊實現(xiàn)過程
        4.3.2 多尺度特征提取模塊實現(xiàn)過程
        4.3.3 特征解碼塊實現(xiàn)過程
        4.3.4 損失函數(shù)
    4.4 實驗結果與分析
        4.4.1 實驗設置與數(shù)據(jù)預處理
        4.4.2 各個算法模型在不同數(shù)據(jù)集上分割結果的定量分析
        4.4.3 各個算法模型在不同數(shù)據(jù)集上分割結果的可視化分析
        4.4.4 模塊的消融實驗
    4.5 本章小結
第5章 自適應形態(tài)變化的高效視網(wǎng)膜血管分割網(wǎng)絡
    5.1 引言
    5.2 網(wǎng)絡組件設計原理
        5.2.1 可變形卷積
        5.2.2 網(wǎng)絡正則化
    5.3 自適應形態(tài)變化網(wǎng)絡實現(xiàn)過程
        5.3.1 網(wǎng)絡整體結構
        5.3.2 自適應形態(tài)變化實現(xiàn)過程
        5.3.3 自適應形態(tài)變化正則化卷積模塊結構圖
    5.4 實驗結果與分析
        5.4.1 實驗數(shù)據(jù)預處理與參數(shù)設置
        5.4.2 實驗對比分析
        5.4.3 實驗可視化分析
    5.5 本章小結
結論
參考文獻
致謝
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文及參加的科研項目



本文編號：3474320