本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)腸病理圖像中的腺體分割

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【摘要】：病理全切片掃描設(shè)備的普及使得病理樣本數(shù)字化成為可能,對數(shù)字化病理圖像進行計算機輔助診斷是現(xiàn)在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的研究熱點之一。腺體是病理圖像中的關(guān)鍵組織結(jié)構(gòu),對其進行分割提取是后續(xù)進行計算機輔助診斷的重要前提。但是由于腺體形態(tài)的多變性,且惡性及良性的腺體呈現(xiàn)出不同的圖像特征,使得傳統(tǒng)的分割方法存在很大的局限性。本文提出了一種更具通用性的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病理圖像腺體分割方法,通過學(xué)習(xí)專家數(shù)據(jù)集中不同類型腺體的圖像特征,從而實現(xiàn)對腺體區(qū)域的自動分割。本文首先使用Warwick-QU數(shù)據(jù)集,建立了用于結(jié)腸腺體分割的樣本庫,通過實驗說明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為像素點分類器的有效性,最后配合滑動窗口和形態(tài)學(xué)后處理得到分割結(jié)果,但是存在冗余計算和空間信息利用率低的問題。針對這一問題,優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過給卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配套上相應(yīng)的解碼網(wǎng)絡(luò),使得輸入圖像只需一次通過網(wǎng)絡(luò)就能得到每個像素點的分類結(jié)果,降低了計算的冗余性,大大提高了病理圖像的腺體分割速度�；诰幗獯a結(jié)構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割方法,帶來了鄰近腺體間的粘連現(xiàn)象。針對這一問題,對專家標(biāo)定圖進行腐蝕處理,再重新訓(xùn)練用于分割任務(wù),提高了分割效果。本文所使用的方法,突破了傳統(tǒng)方法必須擁有腺體結(jié)構(gòu)先驗知識的限制,更加具備通用性和可擴展性,特別是解決了惡性腺體的分割問題。本文對Warwick-QU數(shù)據(jù)集中的165幅結(jié)腸病理圖像進行腺體分割實驗,并通過評估框架下的指標(biāo)來度量分割結(jié)果與專家標(biāo)定的相似度。在結(jié)果分析部分,通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的分割結(jié)果,說明了編解碼結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),配合上專家標(biāo)定圖的腐蝕處理,在各項的分割指標(biāo)中取得了更好的結(jié)果,無論是對于良性還是惡性腺體。在測試集分割結(jié)果的分析中,看出編解碼結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),配合上專家標(biāo)定圖的腐蝕處理也取得了更好的結(jié)果,特別是對于良性腺體的分割。通過比較基于兩種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分割方法所用的時間,說明了編解碼的結(jié)構(gòu)提高了計算效率。同時通過對實驗數(shù)據(jù)的分析,說明了作為中間步驟的像素點分類結(jié)果同樣可以用于病理圖像的分類。
【關(guān)鍵詞】：結(jié)腸病理圖像 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 編解碼 腺體分割
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 課題背景和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 論文組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論12-23
• 2.1 引言12
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論12-19
• 2.2.1 神經(jīng)元模型12-13
• 2.2.2 感知機與多層網(wǎng)絡(luò)13-15
• 2.2.3 誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?/span>15-19
• 2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-22
• 2.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述19
• 2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點19-20
• 2.3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播20-21
• 2.3.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-23
• 第3章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腺體分割方法23-39
• 3.1 實驗環(huán)境的搭建23-27
• 3.1.1 Caffe框架23-24
• 3.1.2 搭建步驟24-27
• 3.2 實驗數(shù)據(jù)集27-28
• 3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配合滑動窗的分割方法28-31
• 3.3.1 訓(xùn)練基于像素點的分類器29-30
• 3.3.2 圖像的預(yù)分割和后處理30-31
• 3.4 利用編解碼結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割方法31-38
• 3.4.1 SegNet結(jié)構(gòu)概述31-33
• 3.4.2 模型訓(xùn)練和分割方法33-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 結(jié)腸病理圖像中的腺體分割實驗結(jié)果及評估39-48
• 4.1 評價指標(biāo)39-41
• 4.1.1 監(jiān)測準(zhǔn)確性39-40
• 4.1.2 分割準(zhǔn)確性40
• 4.1.3 形狀相似性40-41
• 4.2 實驗結(jié)果分析41-47
• 4.2.1 分割效果的分析41-46
• 4.2.2 其他分析46-47
• 4.3 本章小結(jié)47-48
• 第5章 總結(jié)和展望48-49
• 5.1 論文工作總結(jié)48
• 5.2 進一步研究方向48-49
• 致謝49-50
• 參考文獻50-52

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本文編號：1026039