【摘要】：膝關節(jié)作為結(jié)構(gòu)最為復雜的人體關節(jié)常被感染或損傷,常見的膝關節(jié)相關疾病包括滑膜炎、滑膜增厚、囊腫等,醫(yī)生常采用醫(yī)療超聲圖像作為診斷手段。這些疾病在超聲中常常表現(xiàn)為有黑色的液體區(qū)域出現(xiàn),即病變區(qū)域,醫(yī)生也以此區(qū)域作為主要判斷依據(jù),所以該區(qū)域劃定的精確度影響著醫(yī)生的診斷。目前,在這些疾病診斷中完全依靠醫(yī)生的肉眼判斷,如此會浪費人力物力且有一定的主觀性和人為誤差,所以為輔助醫(yī)生診斷甚至替代醫(yī)生診斷,本文就自動分割膝關節(jié)病變區(qū)域和自動識別膝關節(jié)常見疾病兩個方面進行了研究。針對圖像自動分割任務,利用深度學習算法進行語義分割,并對比三種常用深度神經(jīng)網(wǎng)絡以達到更好分割效果,并分析了在將超聲圖像直接輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡時出現(xiàn)誤分割和邊緣分割效果偏差的原因,對此從三個角度加以改進,使分割衡量指標有大幅度提高。一是利用空洞卷積擴大感受野,并對“大視野”和“小視野”之間的平衡進行了探討;二是采用Snakes模型算法將外輪廓收縮進而去除外圍易被誤分割的區(qū)域;三是利用多通道學習的方法完善邊緣區(qū)域分割結(jié)果。針對膝關節(jié)病癥自動識別任務,認為基于本數(shù)據(jù)集的分類與普通視覺圖像分類任務不同,應屬于細粒度分類。首先利用殘差網(wǎng)絡對本數(shù)據(jù)集進行分類并對該網(wǎng)絡中用于分類的特征向量進行了可視化,分析了該分類網(wǎng)絡精確度不高的原因。本文認為各類別間圖像特征差距較小,提取的特征不能很好的適用于分類,為此提取得到更好的特征向量是提高精度的關鍵。所以采用圖嵌法進行二次訓練,將圖像表示成向量并映射到低維空間上,使同類圖像的特征向量在空間上距離更相近、不同類的特征向量間距離更遠并結(jié)合分割結(jié)果,以得到更可分的特征向量,再經(jīng)過分類器,得到更好的分類效果。經(jīng)以上述算法優(yōu)化在分割任務中分割指標中平均交并比在訓練集和測試集中提高了約10%。病癥識別的過程中,經(jīng)二次訓練的優(yōu)化分類精確度在訓練集和測試集均提高近11%。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R445.1;R684;TP391.41
【圖文】：

圖 1-1 膝關節(jié)結(jié)構(gòu)圖檢查包括磁共振成像（MRI）、超音診斷（射線成像等，其中最常用的醫(yī)學影像診斷方式聲診斷。相比之下，超聲診斷具有成本便宜為準確、無需侵入式檢測、可以反復掃描并

膝關節(jié)超聲檢查圖像

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本文編號：2728141