隨著生活方式的改變,長期伏案工作人員增多,近年來頸椎病發(fā)病率不斷上升,出現(xiàn)臨床和放射科醫(yī)生不足的缺口,且臨床實際中醫(yī)生診斷頸脊髓疾病容易出現(xiàn)漏診,誤診。深度學習方法在醫(yī)療領域的應用目前稱為人們關注的焦點。其中使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測算法能夠快速的檢測醫(yī)學圖像中病變區(qū)域的位置并對疾病類型做出分類。若能將深度學習方法應用到頸脊髓疾病診斷問題中,不僅可以加快疾病診斷的速度,為患者的治療贏得寶貴的時間,又能減少誤診率,漏診率。本文對頸椎MRI圖像和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡目標檢測算法均進行了深入研究。目前,學術界尚沒有公開的頸椎MRI圖像數(shù)據(jù)集以供研究。因此作者首先與吉林省某醫(yī)院醫(yī)生合作建立了一個小型的頸椎MRI數(shù)據(jù)集,并通過成熟的自然圖像目標檢測算法faster-rcnn證明數(shù)據(jù)集的有效性和利用深度學習輔助檢測頸脊髓疾病的可行性。之后,針對faster-rcnn算法在此數(shù)據(jù)集上因數(shù)據(jù)集規(guī)模較小而出現(xiàn)的過擬合問題提出改進方法。第一,利用彈性形變算法模擬患者拍攝MRI圖像時會固有產(chǎn)生的形變,對數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強。第二,在算法的特征提取模塊加入SE模組,將網(wǎng)絡結構調整為SEnet結構,這個改動在數(shù)據(jù)增強的基... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 深度學習的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 深度學習在醫(yī)學圖像領域的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內容及安排
第2章 相關技術介紹
    2.1 頸椎脊髓MRI影像的相關知識
        2.1.1 頸椎和脊髓
        2.1.2 頸椎脊髓MRI成像
        2.1.3 頸脊髓疾病的人工檢測
    2.2 深度學習概述
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基本組件
            2.2.2.1 卷積層
            2.2.2.2 池化層
            2.2.2.3 激活函數(shù)
第3章 小樣本頸椎MRI數(shù)據(jù)集及驗證
    3.1 頸椎MRI目標檢測問題分析
    3.2 數(shù)據(jù)集準備
    3.3 可用性及有效性分析
第4章 基于SEnet的頸椎目標檢測研究
    4.1 問題分析
    4.2 基于彈性形變算法的數(shù)據(jù)增強
    4.3 基于SEnet的特征提取器
    4.4 三種加權圖像的結合方式分析
        4.4.1 前結合方式
        4.4.2 中結合方式
        4.4.3 后結合方式
    4.5 實驗參數(shù)設定
    4.6 實驗結果分析
第5章 總結與展望
    5.1 本文工作總結
    5.2 未來研究方向
參考文獻
作者簡介及在校期間所取得的科研成果



本文編號：3186765