【摘要】：產(chǎn)前超聲診斷過程中,精確地從動態(tài)超聲圖像中定位出標(biāo)準(zhǔn)切面對后續(xù)的生物學(xué)參數(shù)測量和診斷至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法是由醫(yī)生進(jìn)行主觀定位,這種人工評判的方式不僅耗費(fèi)時間精力,而且嚴(yán)重依賴操作者的臨床工作經(jīng)驗(yàn),結(jié)果往往存在較大的差異。因此,臨床產(chǎn)前超聲診斷亟需一種能夠自動從超聲動態(tài)圖像中定位標(biāo)準(zhǔn)切面的方法。本論文提出基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的胎兒超聲標(biāo)準(zhǔn)切面自動定位框架。使用計(jì)算機(jī)自動化定位胎兒超聲標(biāo)準(zhǔn)切面能夠很大程度上提高產(chǎn)前超聲診斷中的效率,緩解醫(yī)生的工作壓力,為超聲醫(yī)生在處理和分析胎兒超聲圖像上節(jié)省時間。本論文中提出基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的方法用于實(shí)現(xiàn)胎兒超聲標(biāo)準(zhǔn)切面自動定位。我們提出基于超聲圖像網(wǎng)絡(luò)(Ultrasonic Image Networks,UInet)和基于區(qū)域搜索網(wǎng)絡(luò)(Region Search Networks,RSN)的胎兒超聲標(biāo)準(zhǔn)切面定位系統(tǒng)�；赨Inet的方法研究目標(biāo)是預(yù)裁剪后的超聲標(biāo)準(zhǔn)切面圖像定位,我們探究切面各個解剖學(xué)結(jié)構(gòu)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策的影響;而基于RSN的方法研究目標(biāo)是未裁剪的超聲標(biāo)準(zhǔn)切面圖像定位,我們完成更高度自動化的胎兒超聲標(biāo)準(zhǔn)切面自動定位系統(tǒng)。前者是后者的基礎(chǔ),后者是前者的延續(xù)。我們將以上兩種自動化定位方法的結(jié)果與超聲醫(yī)生手動標(biāo)注的切面結(jié)果做比較,并且取得了較好的一致性。根據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研,本論文是在產(chǎn)前超聲領(lǐng)域中首次同時對丘腦、股骨、上腹部三種切面的自動化定位進(jìn)行研究。在UInet的方法中,我們將胎兒超聲標(biāo)準(zhǔn)切面定位問題作為一個有監(jiān)督的分類問題,監(jiān)督信息來自于醫(yī)生的手動標(biāo)注。首先,我們手動裁剪出超聲圖像的關(guān)鍵解剖區(qū)域;然后,我們將相鄰相似切面引入數(shù)據(jù)集,解決相似解剖結(jié)構(gòu)干擾和相鄰切面混淆的問題;最后,我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù),對UInet的定位依據(jù)進(jìn)行可視化,得到的結(jié)果與醫(yī)生分析判斷的解剖學(xué)區(qū)域一致。在基于RSN的方法中,RSN在深度卷積網(wǎng)絡(luò)得到的高階特征圖上自動搜索切面的關(guān)鍵解剖學(xué)區(qū)域,然后完成標(biāo)準(zhǔn)切面的定位。最終,基于UInet的方法在18736張超聲圖像上,丘腦切面、股骨切面、上腹部切面預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率分別達(dá)到85%、96%、92%;基于RSN的方法在1159個超聲視頻上,預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率分別達(dá)到87%、91%、90%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,UInet方法對標(biāo)準(zhǔn)切面檢測是有效的,RSN方法能準(zhǔn)確搜索切面的關(guān)鍵解剖區(qū)域,并擁有良好的定位性能。
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R714.5;R445.1
【圖文】：

術(shù)（Computer Vision，CV）tional Neural Networks，DCNN受大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)啟發(fā)變異而雜高維數(shù)據(jù)中提取的抽象特征醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域，如在圖像配準(zhǔn)[231][32]、計(jì)算機(jī)輔助疾病診斷[33]構(gòu)包括卷積層、最大值池化層、全，通過卷積操作提取特征并保

測試階段則速度較快，在加載訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)后，單張圖像只需要 0.01 秒就能得到判定結(jié)果。2.4.2 梯度加權(quán)分類激活圖簡介2015 年，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)與人工智能實(shí)驗(yàn)室的 Zhou B 等人[42]提出基于CNN 的分類激活圖（Class Activation Mapping，CAM）的概念。2016 年，SelvarajuR R 等人[43]在 CAM 的基礎(chǔ)上，提出了梯度加權(quán)分類激活圖（Gradient-weightedClass Activation，Grad-CAM）。相比 CAM 需要修改 CNN 結(jié)構(gòu)才能使用，Grad-CAM 在任何 CNN 結(jié)構(gòu)都能使用，并且引入了梯度加權(quán)，定位更加準(zhǔn)確。下面介紹 Grad-CAM 的原理。Grad- CAM 主要使用梯度信息，觀察 CNN 最后一個卷積層中神經(jīng)元在網(wǎng)絡(luò)決策中的作用。

圖 2.13 一般分類過程 Positive）:指被模型預(yù)測正確的標(biāo)準(zhǔn)切面樣本，如上標(biāo)準(zhǔn)切面；TN（True Negative）:指被模型預(yù)測正確非標(biāo)準(zhǔn)切面預(yù)測為股骨非標(biāo)準(zhǔn)切面；FP（False Posi標(biāo)準(zhǔn)切面樣本，如丘腦非標(biāo)準(zhǔn)切面預(yù)測為丘腦標(biāo)準(zhǔn)切alse Negative）:指被模型預(yù)測錯誤的標(biāo)準(zhǔn)切面樣本，非標(biāo)準(zhǔn)切面或其它種類切面。價(jià)指標(biāo)精確率（Precision）、召回率（Recall）、準(zhǔn)確率core）的計(jì)算公式為：P| § ￡￠ =TPTP FPTP

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本文編號：2789041