本文關鍵詞：MRI腦影像的深度卷積網(wǎng)絡分割和三維可視化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著醫(yī)學成像技術的發(fā)展,各種影像已經(jīng)成為醫(yī)學診斷中的重要一部分,為醫(yī)生分析疾病提供了科學的實際依據(jù)。成像技術的提高帶來了更高分辨率、更多功能的影像數(shù)據(jù),而這也使得如何挖掘影像中包含的有價值數(shù)據(jù)信息,幫助醫(yī)生更加便捷的做出診斷受到科研人員的關注。這些方法中就包括影像的自動分割和三維可視化。目前,影像分割方面已有許多算法提出,其中包括了很多經(jīng)典圖像分割算法,同時也取得了不錯的成績。三維可視化可將常見的二維影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維影像數(shù)據(jù),因此也在醫(yī)療領域得到了廣泛的應用。本文的主要工作是搭建了一個深度卷積網(wǎng)絡,用其進行核磁共振(MRI)腦影像的分割,然后對分割的結果進行斷層重建,并將其立體顯示。本文首先對MRI和深度學習的發(fā)展進行介紹,說明了對MRI影像進行分割的重要性。之后依據(jù)現(xiàn)有的深度卷積架構,提出了一個用于分割MRI腦成像的架構。然后利用深度學習框架Caffe將其搭建,并對其分割效果進行了分析。為了將分割結果進行立體顯示,對現(xiàn)有的立體顯示方法進行了概述,其中重點描述了顏色分離立體顯示技術的實現(xiàn)。最后,對開源平臺ImageJ及其插件Volume Viewer進行二次開發(fā),使其具備紅青立體顯示功能,并將深度卷積網(wǎng)絡分割的影像用其進行立體顯示。
【關鍵詞】：核磁共振腦影像 圖像分割 深度卷積網(wǎng)絡 立體顯示
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R445.2;R338
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 論文研究背景9-10
• 1.2 論文研究的目的和意義10
• 1.3 研究現(xiàn)狀概述10-12
• 1.4 發(fā)展趨勢12-13
• 1.5 論文的組織結構13-14
• 第2章 深度卷積網(wǎng)絡及深度學習框架14-30
• 2.1 深度學習14-16
• 2.1.1 機器學習的問題14-15
• 2.1.2 深度學習的發(fā)展及現(xiàn)狀15-16
• 2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡16-17
• 2.3 反向傳播學習算法17-18
• 2.4 深度卷積網(wǎng)絡中的常用方法18-25
• 2.4.1 校正線性單元18-20
• 2.4.2 GPU加速20-21
• 2.4.3 Dropout21-22
• 2.4.4 局部響應歸一化22
• 2.4.5 權值初始化22-24
• 2.4.6 人工增大數(shù)據(jù)集24
• 2.4.7 并行運算24-25
• 2.5 深度學習框架25-28
• 2.5.1 數(shù)據(jù)形式及網(wǎng)絡層25-26
• 2.5.2 網(wǎng)絡架構文件26-27
• 2.5.3 網(wǎng)絡參數(shù)文件27-28
• 2.6 網(wǎng)絡求解28-30
• 第3章 核磁共振腦影像的深度卷積網(wǎng)絡分割和三維重建30-52
• 3.1 深度卷積網(wǎng)絡搭建30-34
• 3.1.1 起始模塊30-31
• 3.1.2 卷積網(wǎng)絡搭建31-34
• 3.2 訓練數(shù)據(jù)庫生成34-38
• 3.3 深度卷積網(wǎng)絡訓練38-39
• 3.4 深度卷積網(wǎng)絡的圖像分割效果測試39-42
• 3.4.1 測試數(shù)據(jù)來源39-40
• 3.4.2 測試數(shù)據(jù)預處理40
• 3.4.3 測試數(shù)據(jù)分割40-42
• 3.5 核磁共振腦影像三維重建42-44
• 3.6 結果分析44-52
• 3.6.1 測試數(shù)據(jù)分割效果分析44-46
• 3.6.2 起始結構層效果分析46-51
• 3.6.3 其他分割算法比較51-52
• 第4章 核磁共振腦影像的立體顯示52-60
• 4.1 立體顯示52-54
• 4.1.1 立體顯示技術的原理52-54
• 4.1.2 立體顯示技術的分類54
• 4.2 核磁共振成像的顏色分離立體顯示54-60
• 4.2.1 立體像對的生成55-57
• 4.2.2 紅青立體顯示的軟件實現(xiàn)57-60
• 第5章 總結和展望60-62
• 5.1 研究工作總結60
• 5.2 工作展望60-62
• 參考文獻62-69
• 致謝69

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