【摘要】：腦腫瘤是一種常見的神經(jīng)系統(tǒng)疾病,高級膠質(zhì)瘤作為其中最具代表性的惡性腫瘤,已經(jīng)導致了很高的死亡率。作為一種廣泛應用的圖像技術(shù),核磁共振(MRI)已經(jīng)憑借其無骨性偽影、多參數(shù)成像、無輻射損害等特點在腦腫瘤圖像分割中得到了普遍的應用并成為醫(yī)學診斷和治療的重要組成部分。因此應用MRI技術(shù)進行腦瘤分割已成為時下研究的熱點。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡主要關注圖像的細節(jié)信息,忽略了整體特征在分割過程中的重要作用。此外,隨著網(wǎng)絡深度的增加,一系列問題會隨之出現(xiàn),例如過擬合、收斂性降低、速度下降,準確率降低等。同時,在同一卷積層中進行尺度單一的卷積操作并不能全面表示特征信息。針對上述問題,本文尋求并且提出了一種更適合腦瘤結(jié)構(gòu)同時能夠有效避免上面所提出的問題的自動分割方法。我們設計了一個全新的訓練方法——聯(lián)合訓練深層網(wǎng)絡和其相對應的淺層網(wǎng)絡來有效促進網(wǎng)絡訓練,在收斂性提高的同時更全面地提取分割所需的圖像信息。為了加快訓練過程,我們利用已獲得廣泛認可的深度殘差網(wǎng)絡來解決深層網(wǎng)絡的部分缺點,短連接操作也被加入由多個卷積核較小的卷積層組成的級聯(lián)層來促進梯度流,從而加快網(wǎng)絡的訓練速度。我們在網(wǎng)絡中加入了多尺度的操作,用不同尺度的卷積核同時提取短范圍和長范圍內(nèi)的背景信息。為了更好的探討不同結(jié)構(gòu)對分割結(jié)果的影響,我們將網(wǎng)絡進行了局部微調(diào),得到了他的三種變體。我們的方法在BRATS2013和BRATS2015數(shù)據(jù)集上進行驗證,與五種先進的方法相比,本文方法在Complete和Core的Dice和Sensitivity指標中獲得了第一名(0.89,0.81,0.89,0.78),并且取得了良好的表現(xiàn)。實驗結(jié)果表明,該方法在提高網(wǎng)絡訓練速度的同時具有較好的分割精度。
【圖文】：

(a) (b) (c) 3-2 原始圖像與經(jīng)過預處理圖像的比較結(jié)果： (a)原始圖像，(b)經(jīng)過 N3 處理的圖(c)經(jīng)過 N4ITK 處理的圖像2 腦瘤分割框架CNN 是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡，用來處理多維數(shù)組數(shù)據(jù)，將預處理得到的輸入 CNN 進行進一步處理，實現(xiàn)對每一個腫瘤等級（LGG 和 HGG）的精割。提出的框架如圖 3-3 所示。我們在本文中的貢獻如下:) 我們利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提出了一種全自動腦瘤圖像分割方法，同時在考慮樣和框架特性方面所引起的特征缺失的基礎上提出了三種變形。) 我們提出了一個并行網(wǎng)絡，即同時訓練兩個網(wǎng)絡深度不同的平行網(wǎng)絡。通合圖像地整體信息和局部信息，我們的分割結(jié)果可以包含更多的圖像信息

四種CNN模型：(a)DMSCNN，，(b)DSMCNN，(c)DMSACNN，(d)DSMACNN
【學位授予單位】：山東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP183;TP391.41;R739.41

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本文編號：2603299