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甲狀旁腺亢進(jìn)自動(dòng)檢測(cè)與圖像增強(qiáng)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-26 21:28
  甲狀旁腺作為人體內(nèi)分泌腺之一,主要實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)血鈣的含量和機(jī)體內(nèi)鈣、磷的代謝的重要功能。當(dāng)甲狀旁腺出現(xiàn)異常時(shí),對(duì)身體健康狀況有較大影響,可能導(dǎo)致低血鈣性抽搐或心肌病、高血壓等嚴(yán)重疾病,甚至威脅患者生命,目前其醫(yī)學(xué)診斷方法普遍為B型超聲檢查。雖然甲狀旁腺疾病并非罕見(jiàn)病,但是我國(guó)的醫(yī)療系統(tǒng)發(fā)展不均衡,不同區(qū)域之間的醫(yī)療水平參差不齊,一些地區(qū)的醫(yī)生對(duì)這類(lèi)疾病的診斷經(jīng)驗(yàn)不足,可能會(huì)影響患者的治療效果。臨床診斷過(guò)程主要存在的問(wèn)題有兩個(gè),一個(gè)是不能準(zhǔn)確判斷甲狀旁腺位置,另一個(gè)是相應(yīng)病理部位清晰度比較低,不易判別。因此本文研究了可用于甲狀旁腺亢進(jìn)計(jì)算機(jī)輔助診斷的方法,包含檢測(cè)部分和圖像增強(qiáng)部分,分別解決兩個(gè)問(wèn)題。判斷超聲圖像中甲狀旁腺位置使用基于Faster R-CNN的目標(biāo)檢測(cè)方法,此方法基于大量有標(biāo)記數(shù)據(jù)集,但缺少公開(kāi)來(lái)源,針對(duì)這一問(wèn)題,本課題與中日友好醫(yī)院合作,由專(zhuān)業(yè)的醫(yī)生收集數(shù)據(jù),作者制作成目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集格式,建立了用于甲狀旁腺亢進(jìn)檢測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,并且采用多種方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)增。本文從網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化角度改進(jìn)了Faster R-CNN算法,針對(duì)甲狀旁腺亢進(jìn)形狀多變特點(diǎn)和其他組織器官噪聲...

【文章頁(yè)數(shù)】:86 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1甲狀旁腺位置示意圖??Fig.?1-1?Position?of?parathyroid?glands??

圖1-1甲狀旁腺位置示意圖??Fig.?1-1?Position?of?parathyroid?glands??

?第一章緒論???第一章緒論??1.1課題研究背景和意義??甲狀旁腺(parathyroid?gland),如圖1-1所示,屬人體內(nèi)分泌腺,一般處于甲狀??腺后側(cè),正常情況下可能存在3?5個(gè),分別分布在甲狀腺的中部和下部。通過(guò)分泌甲??狀旁腺激素(Parathyroid?horm....


圖1-2?CAD應(yīng)用示例??Fig.?1-2?Application?of?deep?learning?in?medical?imaging??

圖1-2?CAD應(yīng)用示例??Fig.?1-2?Application?of?deep?learning?in?medical?imaging??

也不理想,尤其在灰度差異??較小的局部細(xì)節(jié)區(qū)域。對(duì)于不熟練的醫(yī)生很難識(shí)別出病灶區(qū)域。??隨著人工智能科學(xué)的逐漸發(fā)展,特別是近年來(lái)應(yīng)用在圖像識(shí)別領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算??法越來(lái)越成熟,使得計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)(CAD)技術(shù)慢慢走進(jìn)大眾視野,醫(yī)生可借助??CAD發(fā)現(xiàn)和診斷病變,這樣不僅加快確診流....


圖2-1卷積運(yùn)算圖??Fig.?2-1?Convolution?computation?process?diagram??

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其通過(guò)卷積核的局部感知在輸入圖片上進(jìn)行平移,得到圖像特征;激活層用于改善模??型的線性分類(lèi)問(wèn)題;池化層用于減低模型的復(fù)雜度,壓縮數(shù)據(jù)量,改善過(guò)擬合問(wèn)題。??而網(wǎng)絡(luò)的最后一層則是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)(或回歸)功能的全連接層,通過(guò)計(jì)算損失(Loss)??的方式。網(wǎng)絡(luò)中的卷積層和池化層從結(jié)構(gòu)上....


圖2-2卷積過(guò)程示意圖??Fig.?2-2?Convolution?operation?diagram??

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方法研究???4?氺1?+?7?氺0?+?2?氺0?+?2?氺0+?4?氺1?+?1?氺0?+??2?木0?+?1?*0?+?4?*1?=?。?2??tjtjt]?2?[T-j-??-..nTTHT—??"T]|?2?4?I?1?|?2?|?|?1?|?0?|?0?|?........



本文編號(hào):3911882

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