心血管病已發(fā)展成為我國居民疾病死亡的第一大殺手,對中國國民健康和國家經(jīng)濟發(fā)展造成了難以估量的危害。易損斑塊則是頭號致死心血管疾病——冠心病的一種主要病因。由于OCT成像技術相比其他現(xiàn)有成像技術具有更高的分辨率,而且能清楚地觀測冠狀動脈成分（脂質(zhì)、鈣化、纖維斑塊）,特別是在識別易損斑塊方面發(fā)揮重大作用。由于人工分析OCT心血管圖像費時費力和不同醫(yī)生之間的主觀性差異等因素,使用計算機智能圖像識別技術,自動識別出病患的OCT心血管圖像序列中易損斑塊的所在位置對于輔助醫(yī)生診斷治療冠心病有重大意義。因此本課針對OCT心血管圖像中易損斑塊的自動識別算法進行研究。本課題的主要研究內(nèi)容是基于深度學習方法的OCT心血管圖像易損斑塊識別算法。主要研究內(nèi)容分為兩部分:第一部分研究基于編碼器-解碼器結構的深度學習分割網(wǎng)絡模型,編碼器中主干網(wǎng)絡替換為廣泛應用于各種計算機視覺任務的Res Net和Res Next,并在網(wǎng)絡中加入了空洞卷積,增加了特征圖的感受野。解碼器部分受目標檢測領域方法的啟發(fā),加入了特征金字塔模塊與空間金字塔池化模塊,使得網(wǎng)絡更好地整合了多尺度的特征信息。在訓練過程中采用改進的損失函數(shù)并加入了... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

冠狀動脈粥樣硬化示意圖

圖 1- 2 OCT 兩種系統(tǒng)的示意圖，左為時域 OCT，右為頻域 OCT正常的冠狀動脈在 OCT 圖像中表現(xiàn)為三層結構[9]（圖 1-3A）。內(nèi)部彈性薄層呈現(xiàn)為信號強的 20 微米厚的帶，位于介質(zhì)的暗帶內(nèi)，再外側(cè)的是彈性薄層的強信號帶。動脈粥樣硬化病變在 OCT 上可視為動脈壁內(nèi)的塊狀病變，局灶性內(nèi)膜增厚或正常血管結構損失[10]。纖維斑塊產(chǎn)生相對均勻且高度后向散射的信號（圖 1-3B）。鈣化斑塊表現(xiàn)為邊界清晰的低信號區(qū)域（圖 1-3C）。但是，這只適用于較大的鈣化區(qū)域;小面積和微鈣化區(qū)域尚未得到驗證。壞死核心（和更廣泛的組織病理學類別的脂質(zhì)池）被看作是一個信號貧乏的區(qū)域，邊界不明確，OCT信號快速下降（圖 1-3D）。因為光線無法穿透這些區(qū)域，故 OCT 不能用來衡量脂肪池的深度或體積。纖維帽和壞死核心的邊界有時可見巨噬細胞的積聚，并可出現(xiàn)超過圖像背景噪聲的點狀強信號斑點。膽固醇晶體是強信號的線性區(qū)域，通常與脂質(zhì)池相關。由于紅血球中紅細胞比例較高，OCT 可區(qū)分白色和紅色血栓（圖 1-4），紅色血栓中的血細胞導致 OCT 信號衰減更大，導致 OCT 信號的更大衰減和一個更低的半寬（從峰值信號強度到其半強度的距離）。由于缺乏前瞻性研究和合適的動物模型來定義易損斑塊（即容易發(fā)生破裂

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文特點是 3 個基本組成部分：脂質(zhì)核心，炎癥細胞帽浸潤，和薄纖CT 目前還沒有用來量化大型脂質(zhì)核心的深度，但其高分辨率可以量纖維帽[12]。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3071515