心臟核磁共振成像診斷是一種重要的心臟疾病診斷方法,通過研究心臟的核磁共振影像可以獲得一系列的心臟性能指標和疾病類型。其中一項重要的檢測方法是對影像中的心室進行精確分割。在臨床中需要經(jīng)驗豐富的醫(yī)生手動進行分割,這種手動分割的方法比較費時間。如今基于深度學習的圖像分割算法在實踐中發(fā)揮了巨大的作用,取得了較好的分割效果。但是心臟的左右心室分割和自然圖像分割相比存在一些顯著的困難,一方面用于深度學習網(wǎng)絡訓練的醫(yī)學圖像分割的數(shù)量較少,難以獲取,另一方面左右心室圖像和自然圖像相比存在分辨率較低,圖像不清晰等特點,并且心室的圖像邊緣比較模糊,心室收縮時的所占區(qū)域比較小,給深度學習網(wǎng)絡的訓練帶來了一定的困難。針對可用于訓練的左右心室圖像較少和心室區(qū)域比較小的問題,本文提出了基于對抗學習的左心室和右心室的半監(jiān)督分割算法。該半監(jiān)督對抗學習算法基于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）,將生成網(wǎng)絡替換為適合左右心室區(qū)域分割的分割網(wǎng)絡,并將鑒別網(wǎng)絡替換為可以生成置信圖的全卷積網(wǎng)絡。生成網(wǎng)絡和鑒別網(wǎng)絡可以在訓練過程中相互對抗,相互學習,共同提高分割能力和鑒別能力。在網(wǎng)絡初始訓練時只使用有標簽的圖像,當網(wǎng)絡具有一定的分割能力和鑒... 

【文章來源】：深圳大學廣東省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于傳統(tǒng)方法的左右心室結(jié)構(gòu)分割現(xiàn)狀
        1.2.2 基于深度學習的左右心室結(jié)構(gòu)分割現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 半監(jiān)督對抗學習和心臟MRI圖像分割
    2.1 心臟核磁共振圖像
        2.1.1 核磁共振成像原理
        2.1.2 心臟核磁共振圖像介紹
    2.2 基于心臟MRI的心室結(jié)構(gòu)分割方法
        2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
        2.2.2 半監(jiān)督學習
        2.2.3 生成對抗網(wǎng)絡
    2.3 基于分割心臟MRI的功能評估
        2.3.1 靜態(tài)功能評估
        2.3.2 動態(tài)功能評估
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于深度卷積對抗生成網(wǎng)絡的半監(jiān)督左右心室分割算法
    3.1 半監(jiān)督對抗網(wǎng)絡模型
        3.1.1 半監(jiān)督模型框架結(jié)構(gòu)
        3.1.2 模型分割網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
        3.1.3 多尺度擴張網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
        3.1.4 模型鑒別網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
        3.1.5 模型損失函數(shù)設置
        3.1.6 半監(jiān)督對抗訓練過程
    3.2 心臟圖像數(shù)據(jù)預處理與擴充
    3.3 實驗結(jié)果與分析
        3.3.1 評價指標
        3.3.2 實驗結(jié)果
        3.3.3 與其他方法的結(jié)果對比
        3.3.4 結(jié)果討論與分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于循環(huán)對抗生成網(wǎng)絡的半監(jiān)督左右心室分割算法
    4.1 循環(huán)生成對抗網(wǎng)絡半監(jiān)督分割模型
        4.1.1 模型框架
        4.1.2 生成網(wǎng)絡和鑒別網(wǎng)絡
        4.1.3 模型損失函數(shù)設置
    4.2 訓練方法
        4.2.1 模型優(yōu)化方法
        4.2.2 模型超參數(shù)設置
        4.2.3 半監(jiān)督訓練過程
    4.3 可視化實驗結(jié)果與分析
        4.3.1 可視化實驗結(jié)果
        4.3.2 試驗結(jié)果統(tǒng)計分析與比較
        4.3.3 局限性分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
指導教師對研究生學位論文的學術(shù)評語
答辯委員會決議書
致謝
攻讀碩士學位期間的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]《中國心血管病報告2018》概要[J]. 胡盛壽,高潤霖,劉力生,朱曼璐,王文,王擁軍,吳兆蘇,李惠君,顧東風,楊躍進,鄭哲,陳偉偉.  中國循環(huán)雜志. 2019(03)



本文編號：3483289