前列腺癌是歐美國家男性最常見的惡性腫瘤之一,其發(fā)病率在所有男性癌癥中占第一位。近年來,我國前列腺癌的發(fā)病率也呈明顯上升的趨勢。由于磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)具有非接觸、無痛苦等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中診斷癌癥最有效的輔助工具之一。對于前列腺,由于其體積較小,位置隱蔽,在MR圖像中不易觀察,給醫(yī)生的精確診斷造成了困難。因此,研究一種有效的前列腺M(fèi)R圖像處理算法,將前列腺從復(fù)雜的背景中分割出來對于前列腺癌的診斷和臨床應(yīng)用具有重大意義。為了實(shí)現(xiàn)前列腺M(fèi)R圖像的自動(dòng)分割,本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的前列腺M(fèi)R圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)—PSSNet(Prostate Semantic Segmentation Net),該網(wǎng)絡(luò)由編碼器和解碼器組成。在圖像的編碼階段,首先使用ResNet-101提取圖像的特征,然后設(shè)計(jì)了DDSPP(Dense Dilated Spatial Pyramid Pooling)模塊從特征中提取圖像的多尺度語義信息。在圖像的解碼階段,為了增加特征信息,設(shè)計(jì)了 DP(Decoder Processing)模塊直接從編碼器中提取不同層的特征,然后將提取到的特征與對應(yīng)解碼器的輸出融合在一起,最后通過上采樣逐步恢復(fù)出前列腺的完整信息。訓(xùn)練時(shí),為了提高模型的準(zhǔn)確率和泛化能力,防止過擬合,對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行了處理。首先,優(yōu)化已有的前列腺M(fèi)R圖像數(shù)據(jù)集,刪除數(shù)據(jù)集中不包含前列腺結(jié)構(gòu)的圖像,減少無效樣本對訓(xùn)練結(jié)果的影響;然后,通過加入高斯噪聲、增強(qiáng)圖像對比度等手段對優(yōu)化后的前列腺M(fèi)R圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增廣;最后,使用增廣后的數(shù)據(jù)集對PSSNet進(jìn)行訓(xùn)練。在優(yōu)化增廣后的前列腺M(fèi)R圖像數(shù)據(jù)集上對PSSNet進(jìn)行測試,分割準(zhǔn)確率達(dá)到了 99%以上,關(guān)鍵指標(biāo)DSC(Dice Similarity Coefficient)和 HD(Hausdorff Distance)分別為0.954和0.876mm。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,針對前列腺M(fèi)R圖像分割問題,本文提出的方法具有較高的分割精度和魯棒性。
【學(xué)位單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP183;R737.25
【部分圖文】：

中國國家癌癥中心發(fā)布了中國最新癌癥數(shù)據(jù)［２］，該數(shù)據(jù)顯示，我國大城市男逡逑性前列腺癌發(fā)病率逐年升高，已成為僅次于肺癌的第二大男性癌癥。男性各癌癥逡逑發(fā)病率統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖１－１所示。逡逑男性癌癥發(fā)病率逡逑■肺癌逡逑■前列腺癌逡逑■腸癌逡逑■胃癌逡逑＿肝《逡逑■膀胱癌逡逑■食道癌逡逑■琳巴胃逡逑■白yU逡逑■其他逡逑圖１－１中國最新男性癌癥發(fā)病率統(tǒng)計(jì)圖逡逑前列腺癌的發(fā)病主要和以下幾個(gè)因素有關(guān)：逡逑（１）

逡逑圖１－２前列腺ＭＲ圖像示例逡逑如何快速、準(zhǔn)確、自動(dòng)地分割出前列腺腺體的輪廓是前列腺癌診斷的關(guān)鍵所逡逑在。但是，目前為止前列腺ＭＲ圖像的自動(dòng)分割仍然是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。逡逑主要是因?yàn)椋哄义希ǎ保?

一前列腺M(fèi)R圖像示例

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本文編號：2820797