【摘要】：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,各個(gè)領(lǐng)域積攢了大量的數(shù)據(jù)。在醫(yī)療領(lǐng)域,也有越來(lái)越多的數(shù)據(jù)集被收集起來(lái),尤其是醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集。近幾年來(lái),深度學(xué)習(xí)在自然圖像處理領(lǐng)域取得了巨大的突破,在很多任務(wù)上可以達(dá)到很好的效果。越來(lái)越多的研究者將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)療圖像處理中。但當(dāng)前的醫(yī)療圖像研究大部分是針對(duì)二維圖像進(jìn)行研究,并且研究的部位大部分集中于人體內(nèi)臟和眼部區(qū)域。本文針對(duì)三維口腔錐形束電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(Cone Beam Computed Tomography,簡(jiǎn)稱CBCT)數(shù)據(jù)給醫(yī)生帶來(lái)的挑戰(zhàn),研究了基于深度學(xué)習(xí)的口腔頜面外科疾病診斷。據(jù)我們所知,這是國(guó)際上第一次研究基于深度學(xué)習(xí)的口腔頜面外科疾病診斷。該疾病診斷具體包括病人分類(lèi)、病灶分割和牙齒分割三個(gè)方面的創(chuàng)新工作:一、在病人分類(lèi)方面,本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的口腔頜面外科疾病分類(lèi)算法(Deep Diagnosis of Oral and Maxillofacial diseases,簡(jiǎn)稱DDOM)。跟當(dāng)前算法只能對(duì)二維圖像進(jìn)行分類(lèi)不同,本文提出的DDOM算法能處理病人的三維口腔CBCT數(shù)據(jù),進(jìn)行病人級(jí)別的分類(lèi)。在包含2500個(gè)病人口腔CBCT數(shù)據(jù)的真實(shí)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明,本文方法具有超過(guò)大部分專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的水平。二、在病灶分割方面,本文提出一種半監(jiān)督口腔病灶分割算法,叫做對(duì)抗協(xié)同網(wǎng)絡(luò)(Adversarial Synergistic Network,簡(jiǎn)稱ASNet)。跟已有算法只能使用有標(biāo)記數(shù)據(jù)或通過(guò)自訓(xùn)練來(lái)利用無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)不同,本文提出的ASNet算法可以通過(guò)協(xié)同訓(xùn)練和對(duì)抗學(xué)習(xí)的方式利用無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)。在包含691張口腔CBCT圖像的真實(shí)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明,本文方法具有最好的表現(xiàn)。三、在牙齒分割方面,本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的牙齒分割算法(Tooth Segmentation Network,簡(jiǎn)稱TSNet)。跟目前已有牙齒分割算法相比,本文提出的TSNet算法使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。在包含100張口腔CBCT圖像的真實(shí)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果表明,本文方法取得了比已有方法更好的牙齒分割精度。在完成本文的過(guò)程中,我們跟醫(yī)院的專(zhuān)業(yè)醫(yī)生一起收集和標(biāo)注了2500例病人的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)包含了上百萬(wàn)張CBCT圖像。據(jù)我們所知,國(guó)際上目前還沒(méi)有類(lèi)似的公開(kāi)數(shù)據(jù)集。同時(shí),本文的研究問(wèn)題是在跟專(zhuān)業(yè)醫(yī)生多次研討過(guò)程中形成的,來(lái)自于專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的真實(shí)需求。本文的三個(gè)工作可以在病人診斷、病灶定位和手術(shù)規(guī)劃三個(gè)方面全方位地輔助醫(yī)生。
【圖文】：

環(huán)形數(shù)字化投照。然后我們?cè)偃《啻螖?shù)字化投照的交集，在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行重建逡逑得到三維像素點(diǎn)矩陣，從而得到最終的三維圖像。在實(shí)際使用中，三維ＣＢＣＴ圖逡逑像一般保存為多張連續(xù)的二維ＣＢＣＴ圖像。圖１．１中的每張圖像都是某個(gè)病人的逡逑一張二維ＣＢＣＴ圖像，其中的白色箭頭指向ＣＢＣＴ圖像中對(duì)應(yīng)的病灶位置。在和逡逑骨頭相關(guān)的口腔疾病中，ＣＢＣＴ影像的使用更為廣泛。目前在口腔頜面外科疾逡逑病中，腫瘤和骨折是最常見(jiàn)的兩類(lèi)疾病。對(duì)于骨折來(lái)說(shuō)，ＣＢＣＴ影像不僅是診逡逑斷的金標(biāo)準(zhǔn)，還是手術(shù)治療的依據(jù)。對(duì)于腫瘤來(lái)說(shuō)，ＣＢＣＴ影像可以給醫(yī)生提逡逑供很多信息，如找到病灶，確定病灶成分并判斷病灶的類(lèi)型。因此，，ＣＢＣＴ影逡逑像在當(dāng)前的口腔頜面外科疾病診斷中起到了至關(guān)重要的作用。逡逑ＨＥ１＿逡逑圖１．１：邋ＣＢＣＴ圖像樣例逡逑１．２本文貢獻(xiàn)逡逑盡管現(xiàn)在己經(jīng)有很多研宄將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到醫(yī)療圖像診斷中，但是大逡逑２逡逑

別手寫(xiě)數(shù)字。由于當(dāng)時(shí)的計(jì)算能力相對(duì)比較落后，設(shè)計(jì)出來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)也逡逑相對(duì)比較少。當(dāng)時(shí)論文最終使用的ＬｅＮｅｔ是ＬｅＮｅｔ－５，因此，下面我們將詳細(xì)介逡逑紹一下ＬｅＮｅｔ－５的結(jié)構(gòu)。圖２．１是ＬｅＮｅｔ－５的模型結(jié)構(gòu)圖。逡逑輸入邐Ｃ１：卷積邐Ｃ３：卷積她仆逡逑３２ｘ３２邐６＠２８ｘ２８邐Ｓ２：池化邋１６０１０ｘ１０＾＾邋Ｃ５：卷積邋Ｆ６：全逡逑ＴＺＩＺＩＩＺ－６０１４ｘ１４邋ｒ￣邋＾４２０＠ｌｘｌ邋連接￣８４邋輸出：１0逡逑卷積邐池化邐卷積邐池化卷積全連接高斯連接逡逑圖２．１：邋ＬｅＮｅｔ－５的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逡逑Ｃ１層是卷積層，其中包含６個(gè)５ｘ５大小的卷積核，卷積核的步長(zhǎng)是１，填逡逑充值為０。Ｓ２層是池化層，窗口大小是２ｘ２，池化的步長(zhǎng)是２。和現(xiàn)在常用的逡逑無(wú)參數(shù)池化層不一樣的是，這里的池化層除了取窗口中四個(gè)輸入的平均值，還逡逑會(huì)乘以一個(gè)可訓(xùn)練的權(quán)重參數(shù)，再加上一個(gè)偏移量，再通過(guò)Ｓｉｇｍｏｉｄ激活函數(shù)，逡逑最終得到輸出。Ｃ３層是卷積層，其中包含１６個(gè)５ｘ５大小的卷積核，卷積的步長(zhǎng)逡逑是１，填充值為０。和現(xiàn)在常見(jiàn)的卷積方式有所不同，這里的卷積輸入并不是上逡逑一層所有的輸出，而是上一層輸出的一些組合。Ｓ４層是池化層，和Ｓ２層基本一逡逑樣
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：R782;TP391.41

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本文編號(hào)：2660279