發(fā)布時(shí)間：2021-07-22 09:42

　　腦腫瘤是威脅人類生命安全的常見腫瘤之一。統(tǒng)計(jì)資料表明,中國已是腦腫瘤發(fā)病人數(shù)和死亡人數(shù)的世界第一,腦腫瘤診斷復(fù)雜,難以治療。磁共振成像（MRI）十分適合人體腦部組織的成像,對(duì)腦腫瘤的檢測、分析具有重要的意義。影像科醫(yī)生可以通過閱讀MRI圖像初步判斷腦腫瘤是否存在以及具體發(fā)展情況,但MRI圖像數(shù)量較大,且有偽影等干擾,純粹依賴人工判斷費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且有漏診、誤診的風(fēng)險(xiǎn)。以醫(yī)學(xué)圖像分析為代表的計(jì)算機(jī)輔助治療能夠幫助醫(yī)生閱讀MRI圖像,其中圖像分類技術(shù)能夠輔助判斷腦腫瘤的類別,而圖像分割技術(shù)能夠輔助確定腫瘤的形態(tài)和位置,這些技術(shù)能夠提高腦腫瘤診治的效率,進(jìn)而輔助腦腫瘤患者的救助。近年來,傳統(tǒng)的圖像分類和分割方法逐漸被深度學(xué)習(xí)方法取代。深度學(xué)習(xí)方法不需要向傳統(tǒng)方法那樣人工提取特征,不存在因先驗(yàn)知識(shí)導(dǎo)致的差異。本文利用深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù),對(duì)腦腫瘤MRI圖像分類和分割技術(shù)進(jìn)行研究,具體工作如下:1、對(duì)公共數(shù)據(jù)平臺(tái)上的腦腫瘤MRI圖像分類和分割數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分類和預(yù)處理,使數(shù)據(jù)集得到擴(kuò)增并調(diào)整到模型需要的尺寸。2、提出了多深度結(jié)合的殘差網(wǎng)絡(luò)。通過對(duì)殘差網(wǎng)絡(luò)模型以及數(shù)據(jù)集防范過擬合風(fēng)險(xiǎn)的分析,將殘... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章相關(guān)技術(shù)綜述12圖2.3卷積計(jì)算時(shí)元素對(duì)應(yīng)計(jì)算過程在實(shí)際計(jì)算中，可以將輸出數(shù)組與一個(gè)偏差值相加，作為下一層的輸入。填充是指在輸入高和寬的兩側(cè)填充元素（通常是0元素）。圖2.4填充0元素的卷積計(jì)算如果在縱向填充的行數(shù)為ph行，在橫向填充的列數(shù)為pw列，那么輸出結(jié)果矩陣的尺寸將會(huì)是：1()(1)hhhwwwnkpnkp(1)也就是說，輸出的高和寬會(huì)分別增加ph和pw。在很多情況下，我們會(huì)設(shè)置ph=kh1和pw=kw1來使輸入和輸出具有相同的高和寬。這樣會(huì)方便在構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)時(shí)推測每個(gè)層的輸出形狀。假設(shè)這里kh是奇數(shù)，我們會(huì)在高的兩側(cè)分別填充ph/2行。如果kh是偶數(shù)，一種可能是在輸入的頂端一側(cè)填充ph/2行，而在底端一側(cè)填充ph/2行。在寬的兩側(cè)填充同理。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常使用奇數(shù)高寬的卷積核，如1、3、5和7，所以兩端上的填充個(gè)數(shù)相等。對(duì)任意的二維數(shù)組X，設(shè)它的第i行、第j列的元素為Xij。當(dāng)兩端上的填充個(gè)數(shù)相等，并使輸入和輸出具有相同的高和寬時(shí)，我們就知道輸出Yij是由輸入以Xij為中心的窗口同卷積核進(jìn)行互相關(guān)計(jì)算得到的。卷積窗口從輸入數(shù)組的最左上方開始，按從左往右、從上往下的順序，依次

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章相關(guān)技術(shù)綜述12圖2.3卷積計(jì)算時(shí)元素對(duì)應(yīng)計(jì)算過程在實(shí)際計(jì)算中，可以將輸出數(shù)組與一個(gè)偏差值相加，作為下一層的輸入。填充是指在輸入高和寬的兩側(cè)填充元素（通常是0元素）。圖2.4填充0元素的卷積計(jì)算如果在縱向填充的行數(shù)為ph行，在橫向填充的列數(shù)為pw列，那么輸出結(jié)果矩陣的尺寸將會(huì)是：1()(1)hhhwwwnkpnkp(1)也就是說，輸出的高和寬會(huì)分別增加ph和pw。在很多情況下，我們會(huì)設(shè)置ph=kh1和pw=kw1來使輸入和輸出具有相同的高和寬。這樣會(huì)方便在構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)時(shí)推測每個(gè)層的輸出形狀。假設(shè)這里kh是奇數(shù)，我們會(huì)在高的兩側(cè)分別填充ph/2行。如果kh是偶數(shù)，一種可能是在輸入的頂端一側(cè)填充ph/2行，而在底端一側(cè)填充ph/2行。在寬的兩側(cè)填充同理。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常使用奇數(shù)高寬的卷積核，如1、3、5和7，所以兩端上的填充個(gè)數(shù)相等。對(duì)任意的二維數(shù)組X，設(shè)它的第i行、第j列的元素為Xij。當(dāng)兩端上的填充個(gè)數(shù)相等，并使輸入和輸出具有相同的高和寬時(shí)，我們就知道輸出Yij是由輸入以Xij為中心的窗口同卷積核進(jìn)行互相關(guān)計(jì)算得到的。卷積窗口從輸入數(shù)組的最左上方開始，按從左往右、從上往下的順序，依次

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國腫瘤患者臨終關(guān)懷情況變遷——2000年～2019年文獻(xiàn)數(shù)據(jù)分析[J]. 郭嬋媛,葛文杰,繆群芳.  醫(yī)學(xué)與哲學(xué). 2019(16)
[2]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）訓(xùn)練中卷積核初始化方法研究[J]. 朱繼洪,裴繼紅,趙陽.  信號(hào)處理. 2019(04)
[3]A critical reflection on improving effective team communication[J]. Hua Yang.  Frontiers of Nursing. 2019(01)
[4]深度學(xué)習(xí)優(yōu)缺點(diǎn)的剖析[J]. 孫暉.  電子制作. 2018(18)
[5]圖像語義分割問題研究綜述[J]. 肖朝霞,陳勝.  軟件導(dǎo)刊. 2018(08)
[6]基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別研究進(jìn)展[J]. 劉飛,張俊然,楊豪.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2018(01)
[7]2014年中國分地區(qū)惡性腫瘤發(fā)病和死亡分析[J]. 陳萬青,孫可欣,鄭榮壽,張思維,曾紅梅,鄒小農(nóng),赫捷.  中國腫瘤. 2018(01)
[8]Rasmussen綜合征影像學(xué)表現(xiàn)1例[J]. 陳士新,劉海,萬濤,許華.  磁共振成像. 2017(12)
[9]深層網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失現(xiàn)象[J]. 周祥全,張津.  科技展望. 2017(27)
[10]如何防止和減少電鍍過程中的磕碰[J]. 李飛,張濤,張國范,李云,秦宇.  電鍍與涂飾. 2017(15)

博士論文
[1]光譜成像技術(shù)在腦腫瘤病理診斷應(yīng)用中的研究[D]. 魏巍.中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2015

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型在醫(yī)學(xué)圖像中的應(yīng)用研究[D]. 卓俊宇.西北師范大學(xué) 2018
[2]非局部均值濾波去除圖像高斯噪聲的研究[D]. 常寧赫.西安電子科技大學(xué) 2015
[3]CT/MRI醫(yī)學(xué)影像分割算法研究[D]. 劉玲玲.天津醫(yī)科大學(xué) 2013
[4]基于SVM圖像分類方法的研究[D]. 吳小季.南京信息工程大學(xué) 2011
[5]圖像縮放算法研究及其FPGA實(shí)現(xiàn)[D]. 林媛.廈門大學(xué) 2006
[6]功能磁共振成像對(duì)腦腫瘤診斷的臨床研究[D]. 季倩.東南大學(xué) 2004



本文編號(hào)：3296913