本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的MRI前列腺分割，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展人民生活水平的提高,健康問(wèn)題越來(lái)越得到人們的重視。前列腺癌是男性生殖系統(tǒng)最常見(jiàn)的癌癥,在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家中前列腺癌發(fā)病率在男性癌癥發(fā)病率排名第一。隨著醫(yī)療影像技術(shù)的發(fā)展,磁共振圖像因?yàn)楸姸嗟膬?yōu)點(diǎn)多被用于到前列腺癌的診斷和治療中。如何快速、準(zhǔn)確地對(duì)前列腺進(jìn)行分割,成為了醫(yī)學(xué)輔助診斷的重要話題。圖像表示在圖像解析上起著非常重要的作用。不同醫(yī)療圖像分析算法的成功之處在于我們?nèi)绾伪硎据斎氲臄?shù)據(jù),換而言之,就是如何用特征描述輸入圖像。在過(guò)去的十幾年里特征工程一直是醫(yī)療圖像研究領(lǐng)域的熱門(mén),許多好的創(chuàng)新的手工特征像哈爾小波和局部二值模式被研發(fā)出來(lái)。而這些手工特征在不同數(shù)據(jù)集中提取和組織顯著信息的能力并不強(qiáng)大。也就是說(shuō),這些手工特征的表示能力隨著數(shù)據(jù)集的不同而有很大的差異。不同人的前列腺磁共振圖像之間差異很大,用手工特征并不能很好地表示這些圖像。一個(gè)有效的特征應(yīng)該是通過(guò)一個(gè)學(xué)習(xí)的方法得到,可以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)集。本文針對(duì)前列腺磁共振圖像的分割問(wèn)題,我們展開(kāi)了如下研究:我們引入了深度學(xué)習(xí)框架來(lái)解決上述問(wèn)題。具體而言,使用深度信念網(wǎng)絡(luò)用分層無(wú)監(jiān)督的方法來(lái)提取有效的特征。學(xué)習(xí)到的特征隨著數(shù)據(jù)集的不同而做出調(diào)整并且可以編碼高層的結(jié)構(gòu)語(yǔ)義信息,并利用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督微調(diào),然后將學(xué)習(xí)到的特征作為softmax回歸分類器的輸入,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類最終達(dá)到分割地目的。針對(duì)前列腺M(fèi)RI的三維成像模式提出了一種基于雙深度信念網(wǎng)絡(luò)的3-D前列腺磁共振圖像分割。按照前列腺磁共振圖像中前列腺腺體灰度分布情況,把訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成腺體內(nèi)灰度分布均勻和灰度分布不均勻的兩類分別訓(xùn)練兩個(gè)參數(shù)相同的深度信念網(wǎng)絡(luò),然后把訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別輸入到兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,綜合兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的分割結(jié)果從而得到更好的分割結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：前列腺癌 磁共振圖像 深度學(xué)習(xí) 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;R737.25;R445.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號(hào)對(duì)照表10-11
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表11-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 課題研究背景意義14-16
• 1.2 磁共振技術(shù)成像原理16
• 1.3 前列腺的磁共振圖像表現(xiàn)16-17
• 1.4 醫(yī)療圖像分割17-18
• 1.5 論文的主要工作和內(nèi)容安排18-20
• 第二章 基于淺層學(xué)習(xí)模型的分割算法20-24
• 2.1 引言20
• 2.2 基于淺層學(xué)習(xí)模型的分割方法20-22
• 2.2.1 邊緣檢測(cè)21
• 2.2.2 閾值分割方法21
• 2.2.3 分類算法21
• 2.2.4 聚類算法21-22
• 2.2.5 區(qū)域生長(zhǎng)法22
• 2.2.6 分裂合并22
• 2.3 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的MRI前列腺 2D分割方法24-48
• 3.1 引言24
• 3.2 深度學(xué)習(xí)24-26
• 3.2.1 深度學(xué)習(xí)模型簡(jiǎn)介24-26
• 3.2.2 深度學(xué)習(xí)基本思想26
• 3.2.3 深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程26
• 3.3 受限玻爾茲曼機(jī)26-32
• 3.3.1 受限玻爾茲曼機(jī)簡(jiǎn)介26-28
• 3.3.2 受限玻爾茲曼機(jī)的學(xué)習(xí)方法28-29
• 3.3.3 吉布斯采樣29-30
• 3.3.4 基于對(duì)比散度的快速學(xué)習(xí)算法30-31
• 3.3.5 訓(xùn)練受限玻爾茲曼機(jī)的技巧31-32
• 3.4 深度信念網(wǎng)絡(luò)32-35
• 3.4.1 深度信念網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介32-34
• 3.4.2 深度信念網(wǎng)絡(luò)和淺層網(wǎng)絡(luò)比較34-35
• 3.5 Softmax分類器35-36
• 3.6 基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的MRI前列腺 2D分割方法36-42
• 3.6.1 人工勾畫(huà)感興趣區(qū)域37-38
• 3.6.2 圖像塊大小的選擇38
• 3.6.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理38-41
• 3.6.4 深度信念網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)選擇41
• 3.6.5 深度信念網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)置41-42
• 3.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析42-46
• 3.7.1 參數(shù)設(shè)置及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)42
• 3.7.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)42-43
• 3.7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析43-46
• 3.8 本章小結(jié)46-48
• 第四章 基于雙深度信念網(wǎng)絡(luò)的MRI前列腺 3D分割方法48-58
• 4.1 引言48
• 4.2 基于雙深度信念網(wǎng)絡(luò)的MRI前列腺 3D分割方法48-51
• 4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理49
• 4.2.2 3D圖像塊的選擇49-50
• 4.2.3 多層深度信念網(wǎng)絡(luò)50
• 4.2.4 三維數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)后處理50-51
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析51-55
• 4.4 本章小結(jié)55-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-62
• 致謝62-64
• 作者簡(jiǎn)介64-65

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