【摘要】：肝癌是一種常見的惡性腫瘤,是世界上癌癥死亡的主要原因之一。精準(zhǔn)地分割出肝和肝腫瘤區(qū)域?qū)︶t(yī)生進(jìn)行疾病診斷和手術(shù)規(guī)劃有非常重要的指導(dǎo)作用,自動(dòng)化分割肝腫瘤的方法對臨床診斷治療有著重要的價(jià)值。深度學(xué)習(xí)技術(shù)越來越成熟,也開始應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域,尤其是全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在一些醫(yī)學(xué)圖像分割上取得了不錯(cuò)的效果。在基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的腹部CT圖像應(yīng)用中,主要有兩種方法:基于二維卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于三維卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�；诙S卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以充分學(xué)習(xí)片內(nèi)信息,但是忽略了層間信息,基于三維卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)層間信息,但是受限于它的高計(jì)算量和對顯存的高要求。鑒于以上兩種方法存在的問題,本文提出了一種將基于二維卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于三維卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,該方法由三個(gè)負(fù)責(zé)不同模塊的不同結(jié)構(gòu)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。第一個(gè)是基于二維卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用了“U”型網(wǎng)絡(luò)的長連接結(jié)構(gòu)和殘差網(wǎng)絡(luò)中的殘差思想,它的作用是粗略分割肝臟,然后提取出感興趣區(qū)域(肝臟區(qū)域)。第二是基于2.5維卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用了“U”型網(wǎng)絡(luò)的長連接結(jié)構(gòu),它的編碼分支使用了密集連接網(wǎng)絡(luò),在解碼分支中,上采樣過程使用像素反卷積層替代反卷積層,該網(wǎng)絡(luò)的作用是充分學(xué)習(xí)感興趣區(qū)域的片內(nèi)信息。第三個(gè)是基于三維卷積的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以“V”型網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),結(jié)合空洞卷積,提出了改進(jìn)型“V”型網(wǎng)絡(luò),它的作用是學(xué)習(xí)感興趣區(qū)域的層間信息和做出最后的肝腫瘤預(yù)測結(jié)果。三個(gè)網(wǎng)絡(luò)分開訓(xùn)練,第三個(gè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)由第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)提取的概率圖和原始圖像塊結(jié)合而組成。最后,本文在2017年的肝腫瘤分割挑戰(zhàn)賽的肝腫瘤數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練,通過調(diào)參,最終在驗(yàn)證集上取得了肝分割的Dice系數(shù)為0.962和肝腫瘤的分割Dice系數(shù)為0.632的結(jié)果,結(jié)果表明,該方法的肝腫瘤分割效果遠(yuǎn)好于只使用單獨(dú)的二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TP391.41;R735.7;R730.44
【圖文】：

不同成像技術(shù)的醫(yī)學(xué)影像胸部(a)X射線影像；(b)腹部CT圖像；(c)腹部MRI圖像

腹部CT圖像(a)標(biāo)注肝和肝腫瘤區(qū)域的圖像；(b)原始腹部CT影像

(a)為sigmoid函數(shù)圖像；(b)為Sigmoid導(dǎo)數(shù)函數(shù)圖像

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本文編號：2784670