乳腺癌是威脅女性健康的第一大疾病。ABUS(Automated Breast Ultrasound)作為全自動(dòng)掃描的乳腺癌檢測(cè)機(jī)器,減少了掃描的主觀性,但給醫(yī)生帶來了嚴(yán)重的閱片負(fù)擔(dān),ABUS機(jī)器掃描一個(gè)病人產(chǎn)生6-10個(gè)視頻,每個(gè)視頻有3300幀圖像,為了實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)視頻的秒級(jí)的診斷,利用計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)幫助醫(yī)生在ABUS視頻中快速精準(zhǔn)定位腫瘤對(duì)醫(yī)生的后續(xù)診斷具有重大的參考意義。目前已經(jīng)有很多的計(jì)算機(jī)技術(shù)集中于ABUS的冠狀面研究,然而橫斷面是ABUS機(jī)器中最原始的數(shù)據(jù)信息,但橫斷面視頻中的信息比較復(fù)雜,圖像噪聲較多,并且腫瘤占據(jù)圖像的比例較小,因此對(duì)橫斷面的腫瘤分割是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。本文提出了DFFGA(Deep Feature Flow of group convolution of attention mechanism)模型,對(duì)100個(gè)ABUS的橫斷面視頻進(jìn)行了快速精準(zhǔn)地腫瘤分割,DFFGA以Deep Feature Flow網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)模型,進(jìn)行了三個(gè)方面的改進(jìn):(1)針對(duì)Deep Feature Flow需要人為設(shè)定關(guān)鍵幀的問題,本文設(shè)計(jì)了關(guān)鍵幀選取網(wǎng)絡(luò)。實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)關(guān)鍵幀的...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

圖1-1本文的組織結(jié)構(gòu)

圖2-1感知機(jī)

圖2-2常用的激活函數(shù)深度CNN的發(fā)展源自于AlexNet[33]

圖2-3InceptionV1結(jié)構(gòu)

本文編號(hào)：3889445