基于相關性學習的多模態(tài)乳腺影像分類方法研究
發(fā)布時間:2021-10-23 14:26
乳腺癌是女性致死率較高的疾病,早期診斷與治療是治愈乳腺癌的關鍵。醫(yī)學影像是乳腺癌早期診斷的主要輔助工具,其中,鉬靶和超聲是乳腺癌臨床檢查中最為常用的影像學檢查方式。多模態(tài)影像融合技術能夠克服單模態(tài)信息不足的缺陷,已經(jīng)成為近年來的研究熱點。然而,傳統(tǒng)的方法大部分是先基于單模態(tài)分類,然后融合分類結果。這類方法忽略了多模態(tài)之間相關性信息的利用,限制了性能的提升。為了提高乳腺腫瘤分類系統(tǒng)的性能,本文對多模態(tài)乳腺影像融合分類的關鍵技術展開了研究:本文研究了一種基于多模態(tài)乳腺影像相關性嵌入(Modality-Correlation Embedding Model,MCM)的乳腺腫瘤分類方法。首先,使用FCN網(wǎng)絡對多模態(tài)乳腺影像中的腫瘤區(qū)域進行分割,并使用VGG網(wǎng)絡提取腫瘤特征,然后構建了新的模態(tài)相關性嵌入的多模態(tài)乳腺影像融合分類損失函數(shù),該損失函數(shù)由新的模態(tài)相關性項和單模態(tài)數(shù)據(jù)擬合項構成。最后,利用梯度下降算法和交替變量迭代優(yōu)化思想對所提出的損失函數(shù)進行優(yōu)化,學習出兩個最優(yōu)映射矩陣,從而將提取的深度特征較為準確地映射到公共標簽空間,獲得最終的診斷結果。在本文的方法中,所提出的模態(tài)相關性項能夠有效利...
【文章來源】:山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-1多模態(tài)乳腺影像(鉬靶和超聲)??作為另一種常用的乳腺癌的篩查工具一一超聲[15][16][17],則安全性更高、成??
?山東大學碩士學位論文???FCN網(wǎng)絡的基本原理是利用卷積核尺寸為1X1的卷積層來替換傳統(tǒng)的??CNN網(wǎng)絡中的全連接層,這樣網(wǎng)絡的輸出將不再是圖像的類別概率信息而是每??個像素點的類別概率信息,該網(wǎng)絡常用于圖像分割。同時,該網(wǎng)絡的輸入圖像??可以是任意尺寸的。為了處理卷積層和池化層對圖像大小的影響,還采用了上??采樣(upsamplmg)的方式將分割結果恢復到圖像的原有尺寸。??整個FCN網(wǎng)絡的具體流程如圖2-1所示,其中輸入圖像的寬高分別為w和??h:??32x?Dpsnmpled??image?poo丨?1?pool]?poo!3?P〇〇W?pool??prediction?(ICN-32s)??(wb)?d)?(告?j告)??I?I?16x?upsampled??pool4?2x?upviimpled?predicHoa?(FCN-16s)??田田^圖??^?8x?upsampled??\?prediction?(FC:N-8s)??pooI3?2x?npsatupled?■勝[^||||^^??畫?_??(U)??圖2-1?FCN網(wǎng)絡結構??(1)輸入圖像經(jīng)由多個卷積和一個最大池化得到p〇〇ll特征,高、寬變?yōu)??原始圖像的1/2;?(2)?pooll特征再經(jīng)由多個卷積和一個最大池化得到pool2特??征,高、寬變?yōu)樵瓉淼模保矗?(3)?pool2特征再經(jīng)由多個卷積和一個最大池化得??到pool3特征,高、寬變?yōu)樵瓉淼模保福?(4)依此類推,直到得到pool5特征,??高、寬變?yōu)樵瓉淼模保常玻?(5)對于FCN-32S,直接對pool5特征進行32倍上采??樣獲
網(wǎng)絡包含13個卷積層和3個全連接層,而VGG19網(wǎng)絡則包含??16個卷積層和3個全連接層。本方法中使用的卷積網(wǎng)絡模型是VGG16網(wǎng)絡。??孕—??11?—運?A?i..差?¥?—,i?義?j?n???*.?I?矣一言一g?m?妻一I??否?w?^?8?B?-p?8?8?8?^?8?8?8?r??8?<j?S?£???a?a?^??g?A?A?A?A?^?A?A?AAA?A?A????^?■?■覼畫霪驪t?1?U??^?z?§?s?s?1??■自?g?.55?v>??圖2-2?VGG?16網(wǎng)絡結構??為了更清晰直觀的分析VGG16網(wǎng)絡結構,將圖中綠色區(qū)域轉(zhuǎn)化為圖2-2的??塊狀網(wǎng)絡結構加以展示,可以得知,VGG16網(wǎng)絡的輸入圖像尺寸大小為224X??224X3,其中,224表示輸入圖像的長、寬像素個數(shù),3表示輸入圖像的RGB??三個顏色通道。VGG16網(wǎng)絡一共包含了?13個卷積層,3個全連接層和5個池??11??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種基于高斯過程隱變量模型的表情識別方法[J]. 潘武生,黃玉水. 計算機仿真. 2018(03)
[2]一種相似子空間嵌入算法[J]. 錢文光,李會民. 山東大學學報(工學版). 2018(01)
[3]乳腺超聲檢查對乳腺腫瘤的診斷價值[J]. 彭永聽,朱玲. 現(xiàn)代中西醫(yī)結合雜志. 2012(01)
[4]數(shù)字鉬靶與超聲聯(lián)合診斷早期乳腺癌的價值[J]. 王紅燕,馬希,吳志娟,李國華,左孟哲,王建良,沈紀芳,朱玉春. 現(xiàn)代中西醫(yī)結合雜志. 2011(20)
[5]可形變?nèi)四樐P脱芯窟M展綜述[J]. 譚曉陽. 沈陽航空航天大學學報. 2011(01)
[6]彩色超聲和鉬靶X線在乳腺腫塊診斷中的比較[J]. 黎燕飛,劉華敢. 上海醫(yī)學影像. 2010(02)
[7]超聲光散射成像與全數(shù)字化乳腺攝影對乳腺腫瘤診斷的對比研究[J]. 李嘉,滕皋軍,張熾敏,姚小留,趙天慧,劉萬花,魏曉瑩,陳衛(wèi)東,王玲. 中華放射學雜志. 2010 (05)
[8]3種影像學檢查方法在乳腺癌早期診斷中的作用[J]. 許光中,李凱,封國生. 首都醫(yī)科大學學報. 2009(03)
[9]高頻超聲與X線鉬靶聯(lián)合應用對早期乳腺癌的診斷價值[J]. 田家瑋,陳宇,劉宇杰. 中國醫(yī)學影像技術. 2006(04)
本文編號:3453353
【文章來源】:山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-1多模態(tài)乳腺影像(鉬靶和超聲)??作為另一種常用的乳腺癌的篩查工具一一超聲[15][16][17],則安全性更高、成??
?山東大學碩士學位論文???FCN網(wǎng)絡的基本原理是利用卷積核尺寸為1X1的卷積層來替換傳統(tǒng)的??CNN網(wǎng)絡中的全連接層,這樣網(wǎng)絡的輸出將不再是圖像的類別概率信息而是每??個像素點的類別概率信息,該網(wǎng)絡常用于圖像分割。同時,該網(wǎng)絡的輸入圖像??可以是任意尺寸的。為了處理卷積層和池化層對圖像大小的影響,還采用了上??采樣(upsamplmg)的方式將分割結果恢復到圖像的原有尺寸。??整個FCN網(wǎng)絡的具體流程如圖2-1所示,其中輸入圖像的寬高分別為w和??h:??32x?Dpsnmpled??image?poo丨?1?pool]?poo!3?P〇〇W?pool??prediction?(ICN-32s)??(wb)?d)?(告?j告)??I?I?16x?upsampled??pool4?2x?upviimpled?predicHoa?(FCN-16s)??田田^圖??^?8x?upsampled??\?prediction?(FC:N-8s)??pooI3?2x?npsatupled?■勝[^||||^^??畫?_??(U)??圖2-1?FCN網(wǎng)絡結構??(1)輸入圖像經(jīng)由多個卷積和一個最大池化得到p〇〇ll特征,高、寬變?yōu)??原始圖像的1/2;?(2)?pooll特征再經(jīng)由多個卷積和一個最大池化得到pool2特??征,高、寬變?yōu)樵瓉淼模保矗?(3)?pool2特征再經(jīng)由多個卷積和一個最大池化得??到pool3特征,高、寬變?yōu)樵瓉淼模保福?(4)依此類推,直到得到pool5特征,??高、寬變?yōu)樵瓉淼模保常玻?(5)對于FCN-32S,直接對pool5特征進行32倍上采??樣獲
網(wǎng)絡包含13個卷積層和3個全連接層,而VGG19網(wǎng)絡則包含??16個卷積層和3個全連接層。本方法中使用的卷積網(wǎng)絡模型是VGG16網(wǎng)絡。??孕—??11?—運?A?i..差?¥?—,i?義?j?n???*.?I?矣一言一g?m?妻一I??否?w?^?8?B?-p?8?8?8?^?8?8?8?r??8?<j?S?£???a?a?^??g?A?A?A?A?^?A?A?AAA?A?A????^?■?■覼畫霪驪t?1?U??^?z?§?s?s?1??■自?g?.55?v>??圖2-2?VGG?16網(wǎng)絡結構??為了更清晰直觀的分析VGG16網(wǎng)絡結構,將圖中綠色區(qū)域轉(zhuǎn)化為圖2-2的??塊狀網(wǎng)絡結構加以展示,可以得知,VGG16網(wǎng)絡的輸入圖像尺寸大小為224X??224X3,其中,224表示輸入圖像的長、寬像素個數(shù),3表示輸入圖像的RGB??三個顏色通道。VGG16網(wǎng)絡一共包含了?13個卷積層,3個全連接層和5個池??11??
【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種基于高斯過程隱變量模型的表情識別方法[J]. 潘武生,黃玉水. 計算機仿真. 2018(03)
[2]一種相似子空間嵌入算法[J]. 錢文光,李會民. 山東大學學報(工學版). 2018(01)
[3]乳腺超聲檢查對乳腺腫瘤的診斷價值[J]. 彭永聽,朱玲. 現(xiàn)代中西醫(yī)結合雜志. 2012(01)
[4]數(shù)字鉬靶與超聲聯(lián)合診斷早期乳腺癌的價值[J]. 王紅燕,馬希,吳志娟,李國華,左孟哲,王建良,沈紀芳,朱玉春. 現(xiàn)代中西醫(yī)結合雜志. 2011(20)
[5]可形變?nèi)四樐P脱芯窟M展綜述[J]. 譚曉陽. 沈陽航空航天大學學報. 2011(01)
[6]彩色超聲和鉬靶X線在乳腺腫塊診斷中的比較[J]. 黎燕飛,劉華敢. 上海醫(yī)學影像. 2010(02)
[7]超聲光散射成像與全數(shù)字化乳腺攝影對乳腺腫瘤診斷的對比研究[J]. 李嘉,滕皋軍,張熾敏,姚小留,趙天慧,劉萬花,魏曉瑩,陳衛(wèi)東,王玲. 中華放射學雜志. 2010 (05)
[8]3種影像學檢查方法在乳腺癌早期診斷中的作用[J]. 許光中,李凱,封國生. 首都醫(yī)科大學學報. 2009(03)
[9]高頻超聲與X線鉬靶聯(lián)合應用對早期乳腺癌的診斷價值[J]. 田家瑋,陳宇,劉宇杰. 中國醫(yī)學影像技術. 2006(04)
本文編號:3453353
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