【摘要】：多發(fā)性硬化癥(Multiple Sclerosis,MS)是中樞神經(jīng)常見疾病,在急性活動期中樞神經(jīng)白質(zhì)有脫髓鞘斑,陳舊病變則形成鈣化斑�；颊邥腥戆Y狀,嚴(yán)重的會致盲,記憶力下降,甚至癱瘓。目前檢測MS最有效的輔助診斷手段就是磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)。由于專家勾畫MS病灶所需時間長,難度大,實現(xiàn)自動分割非常有必要。針對這一問題,本文提出基于深度學(xué)習(xí)的MS病灶識別及分割方法。所進(jìn)行的主要工作如下:(1)對當(dāng)前圖像處理技術(shù)進(jìn)行研究,通過分析研究大量相關(guān)文獻(xiàn),對問題背景和國內(nèi)外研究近況做出分析,并對現(xiàn)在常用的方法作了總結(jié)比較。(2)對CNN的基本原理進(jìn)行介紹,簡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程以及CNN各組成部分的基本原理及其作用。(3)提出了基于CNN的MRI圖像分類方法以識別腦部MRI圖像的MS病灶。首先對MRI圖像進(jìn)行了去腦殼、偏移場校正和配準(zhǔn)等預(yù)處理,然后對AlexNet模型作了改善,提出一種新的網(wǎng)絡(luò)模型用于分類。此外,我們還使用了ImageNet大型數(shù)據(jù)集先進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練,然后根據(jù)遷移學(xué)習(xí)的原理,將預(yù)訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)遷移到改進(jìn)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)過微調(diào)處理,輸入經(jīng)過預(yù)處理的MRI圖像作訓(xùn)練和測試,最終實現(xiàn)病灶識別。(4)提出了基于FCN的MS病灶圖像分割方法。首先介紹了本文所用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及FCN實現(xiàn)圖像分割的關(guān)鍵——上采樣的原理,使用超像素算法對圖像進(jìn)行了預(yù)分割,最后與現(xiàn)有方法的分割結(jié)果作對比,同時對病灶體積作了估算。
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;R744.51
【圖文】：

習(xí)劃分為多個種類，并加以延伸和發(fā)展。早在 20 世紀(jì) 80 年代，以 B神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接主義學(xué)習(xí)就成為當(dāng)時的主流，到了 20 世紀(jì) 90 年代中表的“統(tǒng)計學(xué)習(xí)”開始展現(xiàn)出其獨特的優(yōu)越性，直至 21 世紀(jì)初，連接新得到發(fā)展，“深度學(xué)習(xí)”方法也隨之受到關(guān)注。McCulloch Pitts 研究出出“M-P 神經(jīng)元模型”[12]，如圖 2-1 所示：

FNN結(jié)構(gòu)示意

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本文編號：2725828