人體肺部CT圖像中肺氣管樹(shù)的分級(jí)對(duì)于輔助肺部疾病診斷有著非常重要的臨床研究意義,而肺氣管樹(shù)關(guān)鍵分叉點(diǎn)的檢測(cè)是肺氣管樹(shù)分級(jí)中的關(guān)鍵步驟。利用深度學(xué)習(xí)方法直接檢測(cè)肺氣管樹(shù)的關(guān)鍵分叉點(diǎn)對(duì)肺氣管樹(shù)的分級(jí)具有研究意義,并對(duì)之后的輔助診斷肺部疾病具有非常重要的實(shí)際意義。針對(duì)人體肺部CT圖像中肺氣管樹(shù)不同分叉點(diǎn)的檢測(cè)難度不同,結(jié)合肺氣管樹(shù)的三維結(jié)構(gòu)特點(diǎn)在殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種適合肺氣管樹(shù)關(guān)鍵分叉點(diǎn)檢測(cè)的并行殘差網(wǎng)絡(luò)模型Multiple-ResNet。Multiple-ResNet采用三個(gè)子網(wǎng)絡(luò)F,L2,R3進(jìn)行組合。網(wǎng)絡(luò)F采用改進(jìn)的三維ResNet50結(jié)構(gòu)提取全局特征檢測(cè)四個(gè)關(guān)鍵分叉點(diǎn);網(wǎng)絡(luò)L2和R3采用改進(jìn)的三維ResNet34結(jié)構(gòu)提取局部特征檢測(cè)局部關(guān)鍵分叉點(diǎn),對(duì)網(wǎng)絡(luò)F的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正,提高四個(gè)分叉點(diǎn)的檢測(cè)準(zhǔn)確性。對(duì)LUNA16數(shù)據(jù)集中400個(gè)肺部CT圖像進(jìn)行手工標(biāo)記肺氣管樹(shù)分叉點(diǎn)從而獲得肺氣管樹(shù)分叉點(diǎn)數(shù)據(jù)集�？紤]不同肺部CT圖像中肺氣管樹(shù)位置,結(jié)構(gòu)大小存在差異,提出了針對(duì)人體肺部CT圖像中肺氣管樹(shù)分叉點(diǎn)檢測(cè)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。該預(yù)處理方法是根據(jù)對(duì)原始肺部CT圖像提取的肺mask,... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人體肺部CT圖像及肺氣管三維結(jié)構(gòu)

3圖 1-2 基于肺葉的肺氣管樹(shù)的分級(jí)標(biāo)記效果圖UL、RML、RLL、LUL、LLL 分別表示的、左上肺葉和左下肺葉；RPB、RMB、LPB 分主支氣管。 圖像進(jìn)行肺氣管樹(shù)分割是肺氣管樹(shù)分級(jí)算法樹(shù)準(zhǔn)確分級(jí)的前提。然而在肺部 CT 成像過(guò)部分容積效應(yīng)，成像角度等。肺氣管成像的目前國(guó)內(nèi)外肺氣管樹(shù)分割算法主要包含基于基于機(jī)器學(xué)習(xí)[17]等方法。彭雙等人設(shè)計(jì)了一分割算法[18]。該算法的基本流程是首先結(jié)合；之后使用改進(jìn)遲滯閾值區(qū)域生長(zhǎng)的方法預(yù)

圖 1-3 肺氣管樹(shù)骨架化效果圖到肺氣管樹(shù)骨架的方法中的哪一種，都是要樹(shù)中的每一個(gè)體素點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算或判斷篩選等對(duì)計(jì)算方法以及篩選條件進(jìn)行準(zhǔn)確的設(shè)定，。這就使得骨架化算法具有很高的算法復(fù)雜高，這制約了該方法的實(shí)用性�；诰嚯x場(chǎng)定義的距離值，計(jì)算量很大。該方法不能保能保證提取的骨架是單像素寬的。這就使得不夠準(zhǔn)確。拓?fù)浼?xì)化方法中最重要的是對(duì)簡(jiǎn)單或者篩選規(guī)則會(huì)使得得到的最終模型骨架的雜度，并且對(duì)噪聲是比較敏感的。如果細(xì)化目果中就會(huì)產(chǎn)生很多多余的毛刺。而這些毛刺

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于CT體數(shù)據(jù)的人體肺氣道樹(shù)數(shù)學(xué)模型建立[D]. 賴凱.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于CT影像的肺氣管三維重構(gòu)方法研究[D]. 趙興.重慶大學(xué) 2017
[2]高精度肺部氣道樹(shù)的分割及骨架中心線的提取[D]. 王昌.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010



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