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基于超聲圖像的肝臟智能識別與彌漫性疾病診斷

發(fā)布時間:2021-01-23 16:36
  肝臟彌漫性疾病在全球范圍內(nèi)發(fā)病率逐年增加,肝組織活檢是診斷該疾病的金標(biāo)準,但是由于其侵入性和創(chuàng)傷性導(dǎo)致患者依從性較差。超聲檢查是當(dāng)前廣泛使用的肝臟彌漫性疾病診斷方法,但是利用超聲成像設(shè)備獲取圖像并診斷病情需要醫(yī)師有多年臨床經(jīng)驗,且?guī)в幸欢ㄖ饔^性。一種基于超聲圖像的端到端的肝臟彌漫性疾病智能診斷系統(tǒng),即一種可在無臨床超聲醫(yī)生參與的情況下,實現(xiàn)肝臟的智能識別與彌漫性疾病診斷的系統(tǒng),是智能醫(yī)療發(fā)展的必然方向。為了實現(xiàn)這個目標(biāo),本文在基于超聲圖像的腹部器官分類、腹部器官精確的分割定位以及肝臟彌漫性疾病診斷這三個方面進行了研究,具體包括以下幾部分工作。首先,在腹部超聲圖像分類方面,在7230張標(biāo)記好的6種腹部器官(11類截面)的超聲圖像數(shù)據(jù)集上,本文基于稠密連接原理搭建了深層Dense Net,并修改網(wǎng)絡(luò)使之準確率不變而模型縮小近三倍,以提高分類算法的實時性,節(jié)約顯存占用,進一步應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)的方法提升了網(wǎng)絡(luò)性能,最終分類準確率可達83.4%。在該部分本文還對深度學(xué)習(xí)提取特征的方式以及可解釋性做了探究。其次,在腹部器官精確的分割定位方面,本文修改了U-Net,添加了BN層與補齊,分割效果相比原始的... 

【文章來源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于超聲圖像的肝臟智能識別與彌漫性疾病診斷


腹部超聲圖像示例

特征圖,感受野,全連接,權(quán)值


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文分提取特征的方式同樣能夠用在其他部分上。權(quán)值共享是將上文中局部一小塊區(qū)域的計算看做一個提取特征的方式,與圖像位置無關(guān)。在圖 2-1,展示了權(quán)值共享的過程,每個節(jié)點連接圖像的不同區(qū)域,但這些不同連接權(quán)值是一樣的,可以理解成局部感受野是一個滑動窗口,按照指定圖像上滑動并進行卷積操作,也就是對整張圖像提取了特征。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過上述的局部感受野以及權(quán)值共享措施,削減了很多數(shù),但是副作用是沒有充分的提取特征。權(quán)值共享中每一個窗口滑動一一個卷積核,生成一個下一層的特征圖,那么可以設(shè)定多個卷積核,來的角度與層次提取特征,圖 2-2 展示了多種卷積核的過程,每種顏色代卷積核。

特征圖,卷積核,統(tǒng)計特性,感受野


算看做一個提取特征的方式,與圖像位置享的過程,每個節(jié)點連接圖像的不同區(qū)域的,可以理解成局部感受野是一個滑動窗行卷積操作,也就是對整張圖像提取了特通過上述的局部感受野以及權(quán)值共享措施是沒有充分的提取特征。權(quán)值共享中每一成一個下一層的特征圖,那么可以設(shè)定多取特征,圖 2-2 展示了多種卷積核的過程-1 (a)圖像神經(jīng)元全連接 (b)局部感受野 (c)權(quán)值

【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種基于深度學(xué)習(xí)的頸動脈斑塊超聲圖像識別方法[J]. 趙媛,孫夏,Aaron Fenster,丁明躍.  中國醫(yī)療器械信息. 2017(09)
[2]超聲定量檢測對乙肝患者肝纖維化的診斷價值[J]. 陳琳麗,張紅.  現(xiàn)代診斷與治療. 2014(14)
[3]直方圖均衡技術(shù)綜述[J]. 李樂鵬,孫水發(fā),夏沖,陳鵬,董方敏.  計算機系統(tǒng)應(yīng)用. 2014(03)
[4]肝臟疾病的超聲診斷分析[J]. 張鑌.  中國傷殘醫(yī)學(xué). 2014(02)
[5]鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院超聲檢查工作的現(xiàn)狀及對策[J]. 蔡興文.  中國醫(yī)藥指南. 2012(30)
[6]基于相位和GGVF的水平集乳腺超聲圖像分割[J]. 高梁,劉曉云,陳武凡.  儀器儀表學(xué)報. 2012(04)
[7]超聲紋理分析法定量診斷大鼠肝纖維化模型的價值研究[J]. 陳明麗,楊永明,王怡,秦茜淼,王涌,蔡葉華.  中國醫(yī)學(xué)計算機成像雜志. 2010(06)
[8]肝臟穿刺活檢術(shù)后并發(fā)癥的觀察及護理[J]. 董苗英.  中國鄉(xiāng)村醫(yī)藥. 2010(04)
[9]胰腺內(nèi)鏡超聲圖像紋理特征提取與分類研究[J]. 蔡哲元,余建國,張敏敏,金震東.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)進展. 2008(03)
[10]脂肪肝的研究近況[J]. 陳建國.  中醫(yī)藥導(dǎo)報. 2005(05)

碩士論文
[1]基于超聲圖像的肝纖維化分期研究[D]. 馬蕊香.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于多模態(tài)超聲圖像的甲狀腺腫瘤的分類[D]. 鞏睿.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[3]基于B超圖像的肝纖維化量化分期研究[D]. 周濤.華中科技大學(xué) 2012



本文編號:2995544

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