心房顫動(dòng)使人體容易形成血栓,造成血管堵塞,增加心臟衰竭和中風(fēng)的概率,導(dǎo)致更高的發(fā)病率和死亡率。對(duì)心房的解剖結(jié)構(gòu)缺乏更深入的了解是心房顫動(dòng)臨床治療效果不佳的重要原因。雖然通過手動(dòng)分割圖像能重建心房以探索其結(jié)構(gòu),但需要專業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)與大量的人力成本。因此,利用計(jì)算機(jī)智能化分割醫(yī)學(xué)圖像中的心房以輔助醫(yī)生治療心房顫動(dòng)有重大意義。本課題的主要研究內(nèi)容是基于深度學(xué)習(xí)對(duì)MRI圖像中的左側(cè)心房實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)分割。論文的主要算法共分為兩部分,第一部分研究一種雙U結(jié)構(gòu)的嵌入式模型,先利用殘差思想構(gòu)造U形上、下采樣模塊,將其作為模型的編碼器與解碼器,然后互連模塊以形成多條從輸入到輸出的路徑,增加模型的信息傳輸能力。在測試集上的性能對(duì)比說明該算法能有效提高模型的分割準(zhǔn)確率。第二部分提出將注意力機(jī)制引入編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的模型,包括使用全局平均池化的位置注意力模塊提升模型捕獲上下文特征的能力,使用通道注意力模塊強(qiáng)弱化對(duì)特征圖通道的選擇以及二者組合形成的混合模塊獲取混合特征。最后,引入一個(gè)邊界分割網(wǎng)絡(luò)輔助分割以提升模型對(duì)左側(cè)心房邊界像素的分類能力。此外,多路徑結(jié)構(gòu)為模型的訓(xùn)練階段引入兩種類型的加權(quán)平均損失函數(shù),提升訓(xùn)...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1人體心臟三維模型解剖圖

圖1-1人體心臟三維模型解剖圖[5]腔的各個(gè)組織器官如圖1-1所示。左心房與左心室、肺靜本作用包括通道功能，收縮功能和儲(chǔ)備功能。通道功能是中期，左心房將血液從肺靜脈送入左心室；收縮功能是指收縮，為左心室提供血液；儲(chǔ)備功能是指左心室收縮期充此外，心房結(jié)構(gòu)直接維持了人體心房的....

圖1-2關(guān)注區(qū)域的細(xì)化識(shí)別示例

a)人識(shí)別花朵b)鳥的精細(xì)化識(shí)別圖1-2關(guān)注區(qū)域的細(xì)化識(shí)別示例的研究早期，科研人員嘗試?yán)么竽X的成像機(jī)制來設(shè)計(jì)注意力機(jī)制的數(shù)學(xué)算法2001年的論文《COMPUTATIONALMODELLINGOFVISUALATTENTION34]，討論了如何用生物學(xué)知識(shí)進(jìn)行注....

圖1-3本文總體結(jié)構(gòu)安排第一章為緒論介紹

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文習(xí)來進(jìn)行訓(xùn)練。割本質(zhì)屬于圖像中像素的逐個(gè)分類。綜上所述，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)增強(qiáng)類別之間的差異性，降低不同語義對(duì)象的錯(cuò)誤識(shí)別分割，引入注意力機(jī)制會(huì)是一種很好的選擇。來源來源于國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃《高可信強(qiáng)智能的心腦血管疾案》（項(xiàng)目編號(hào)2017YFC0113000）....

圖2-1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文第2章左心房圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理和分割算法2.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源2018年，心臟統(tǒng)計(jì)圖集和計(jì)算模型（StatisticalAtlasesandComputationalModelingoftheHeart，STACOM）研討會(huì)舉辦了一場左....

本文編號(hào)：3914222