發(fā)布時(shí)間：2020-05-22 15:25

【摘要】：脊柱側(cè)彎是青少年身體生長發(fā)育階段常見的疾病,其在發(fā)病初期階段不易被察覺,我國青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎疾病的發(fā)病率約為1%~3%。青少年處于身體生長發(fā)育的關(guān)鍵時(shí)期,由于缺乏鍛煉、學(xué)習(xí)和走路姿勢的不正確等因素,導(dǎo)致脊柱發(fā)生病變,若不及時(shí)接受治療,將對患者脊柱帶來無法逆轉(zhuǎn)的傷害,甚至嚴(yán)重影響患者的身體形態(tài)、心理健康乃至?xí)猩ｋU(xiǎn)。通常骨科醫(yī)生根據(jù)患者拍攝的X線片所呈現(xiàn)的脊柱形狀,手工測量并計(jì)算Cobb(根據(jù)外科醫(yī)生John Robert Cobb命名)角度,判斷患者是否患有脊柱側(cè)彎疾病及其嚴(yán)重性。此診斷方式不可避免的將對患者產(chǎn)生X光線的輻射、同時(shí)加大醫(yī)生的工作負(fù)荷,大量浪費(fèi)醫(yī)療資源。隨著計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助診斷已成為輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷的重要手段,并且取得了一定的成果,這為脊柱側(cè)彎疾病的醫(yī)療現(xiàn)狀提供了一個(gè)新方向。本文屏棄X光線片,選擇無輻射且易采集的患者背部直立影像,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對脊柱側(cè)彎疾病的篩查方法進(jìn)行了研究。本文的研究包含了患者背部直立影像中感興趣區(qū)域的定位和脊柱側(cè)彎疾病的詳細(xì)分級兩部分。在患者背部直立影像感興趣區(qū)域定位的研究中,本文首先對R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN目標(biāo)定位卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,通過準(zhǔn)確率等因素最終選擇Faster R-CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位患者背部區(qū)域。在脊柱側(cè)彎疾病的分級研究中,本文首先結(jié)合醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn),根據(jù)患者脊柱Cobb角度的大小,分成未患病(Cobb角度為0o~10o)、輕度脊柱側(cè)彎(Cobb角度為11o~25o)、中度脊柱側(cè)彎(Cobb角度26o~45o)和重度脊柱側(cè)彎(Cobb角度45o)四個(gè)等級,通過多種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AlexNet、VGG、DenseNet和ResNet)進(jìn)行對比,考慮準(zhǔn)確率和模型訓(xùn)練時(shí)長等因素,最終采用了ResNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對脊柱側(cè)彎疾病做詳細(xì)的分級,并且重點(diǎn)探討了ResNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同的參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對脊柱側(cè)彎疾病分級性能的影響,進(jìn)而對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。最后本文將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)典特征提取方法(顏色和紋理復(fù)合特征、局部二值模式)與SVM(Support Vector Machine)組合的方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。本文實(shí)驗(yàn)均使用四倍交叉驗(yàn)證方式,增加模型的可靠性,提高模型的泛化能力。在患者背部直立影像感興趣區(qū)域定位的研究中,使用Faster R-CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)參數(shù)anchor boxes的面積大小為(64~2、128~2和256~2)、proposal個(gè)數(shù)為256,準(zhǔn)確率可達(dá)到99.17%。在對脊柱側(cè)彎疾病進(jìn)行分級診斷上,本文首先使用ResNet 50卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行四個(gè)等級的分級(脊柱側(cè)彎疾病四分類模型),模型準(zhǔn)確率為65.17%,準(zhǔn)確率較低。結(jié)合脊柱側(cè)彎疾病的實(shí)際篩查情況,本文最終使用三個(gè)二分類進(jìn)行詳細(xì)分級(脊柱側(cè)彎疾病二分類模型、輕度脊柱側(cè)彎疾病二分類模型和重度脊柱側(cè)彎疾病二分類模型),準(zhǔn)確率分別可達(dá)到91.23%、86.92%和82.45%,整體分級效果超過了四分類模型和經(jīng)典特征提取與SVM分類器組合的方法。從研究結(jié)果來看,本文研究的Faster R-CNN和三個(gè)ResNet 50二分類模型組合的結(jié)果可以作為骨科醫(yī)生診斷脊柱側(cè)彎疾病的參考。
【圖文】：

ML）[22]。機(jī)器學(xué)習(xí)是通過計(jì)算機(jī)解決現(xiàn)實(shí)問題，幫助做看似主觀的決策。例如：邏輯（Logistic Regression）[23]是一個(gè)簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以通過學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)來預(yù)測學(xué)生考試是否通過。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，依賴輸入數(shù)據(jù)的表示（Representati將表示映射成輸出，即表示學(xué)習(xí)（Representation Learning，RL）[24]。自編（autoencoder）是表示學(xué)習(xí)的典型代表，它是由編碼器函數(shù)（encoder）和解碼器（decoder）所構(gòu)成。輸入數(shù)據(jù)通過編碼器函數(shù)轉(zhuǎn)換成為一種特定的表示，再通碼器函數(shù)還原成為原來的形式，在此過程，盡量不丟失其本來特征。而深度學(xué)習(xí)（DLearning，DL）[25]則是通過簡單的表示，提取出數(shù)據(jù)中抽象的、較高層次的特征達(dá)復(fù)雜的表示。圖 2.1 展示了簡單深度學(xué)習(xí)的模型。對于給定的數(shù)據(jù)，通過簡單示（邊、角和輪廓、對象的分布），輸出圖像中不同目標(biāo)的概念。圖中可見層得入圖像的像素信息，第 1 隱藏層，通過比較相鄰像素之間的亮度來識別邊緣。隱藏層通過邊緣信息，，搜索內(nèi)部角和輪廓信息。第 3 隱藏層找到角和輪廓的集合測不同的對象，得到對象信息，進(jìn)行輸出。

智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)、表示學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)基礎(chǔ)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是人工智應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)，并且在圖像檢測、定位、分類和分究成果。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，考設(shè)定的感興趣程度（權(quán)重），做到權(quán)重共享。這樣，，提取出更抽象的圖像特征，大大減少神經(jīng)元的參數(shù)效率。989 年首次提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念[26]。2012 年，K上，使用更深層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“AlexNet”獲得 000 萬個(gè)參數(shù)和 65 萬個(gè)神經(jīng)元，由 5 個(gè)卷積層和 3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括 Network-in-Network[28]、VGGN及 ResNet[32]等在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)上得到了廣泛的應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP183;R682.3

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4 陳s

本文編號：2676202