發(fā)布時(shí)間：2021-08-26 23:31

　　隨著醫(yī)療可視化的進(jìn)步,醫(yī)學(xué)圖像的發(fā)展為臨床診斷帶來(lái)了巨大便利,同時(shí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療圖像上的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛,具有重要研究意義和價(jià)值。目前,脊柱疾病在人群里越來(lái)越廣泛,而磁共振成像對(duì)脊柱疾病的臨床診斷在顯示效果方面比其他方法更好。脊柱圖像的處理中,椎間盤(pán)的定位和標(biāo)注是當(dāng)前研究的重點(diǎn),傳統(tǒng)的手動(dòng)定位標(biāo)注方法較為耗時(shí),同時(shí)具有一定的錯(cuò)誤率,因此利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行輔助診斷具有重要意義。當(dāng)前脊柱圖像相關(guān)的定位標(biāo)注方法都有一些不足之處,都是針對(duì)特定的形態(tài)、圖像序列或參數(shù)設(shè)置進(jìn)行訓(xùn)練,不具有通用性。因此,本文基于深度學(xué)習(xí)和空間推理,對(duì)脊柱的定位標(biāo)注的新方法進(jìn)行研究,以實(shí)現(xiàn)對(duì)任意位置、以及局部或者全局圖像的椎間盤(pán)進(jìn)行定位和標(biāo)注。首先,使用RefineDet目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)脊柱核磁共振圖像（MRI）進(jìn)行定位檢測(cè),得到椎間盤(pán)的初始位置,引入椎間盤(pán)高級(jí)解剖約束,對(duì)初始位置進(jìn)行篩選,得到了精確的椎間盤(pán)位置集合。其次,根據(jù)空間推理知識(shí),對(duì)相鄰位置的每三個(gè)椎間盤(pán)進(jìn)行建模,并訓(xùn)練得到21個(gè)鄰近椎間盤(pán)空間關(guān)系模型。最后,根據(jù)精確的椎間盤(pán)位置集合和鄰近椎間盤(pán)空間關(guān)系模型,提出椎間盤(pán)空間關(guān)系迭代推理算法并進(jìn)行迭代匹配,選擇最優(yōu)... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人體脊柱圖像

第四章椎間盤(pán)標(biāo)注24特點(diǎn)，把每一個(gè)椎間盤(pán)所包含的區(qū)域平均分成r份：R1，R2，…，Rr，其中腰椎部分體積相對(duì)最大，我們令r=30，胸椎區(qū)域r=26，頸椎區(qū)域最小則令r=24，并把每個(gè)椎間盤(pán)區(qū)域中的r個(gè)采樣區(qū)域內(nèi)的像素強(qiáng)度分布計(jì)算并列舉出來(lái)，繪制成像素強(qiáng)度分布直方圖，如圖4.1所示，由圖可知，強(qiáng)度分布情況可以用高斯分布來(lái)大致模擬，其中我們從已經(jīng)標(biāo)注的樣本數(shù)據(jù)中來(lái)學(xué)習(xí)μ和σ兩個(gè)參數(shù)。圖4.1椎間盤(pán)像素分布直方圖因此，對(duì)于第i個(gè)椎間盤(pán)來(lái)說(shuō)，我們把每個(gè)標(biāo)記為椎間盤(pán)像素的強(qiáng)度值用I(i)來(lái)表示，則每一個(gè)鄰近椎間盤(pán)空間關(guān)系模型的圖像強(qiáng)度特征U可以定義為以下結(jié)果：2()2(())()2kIIiIiU……………………(4.5)4.1.2形態(tài)測(cè)量學(xué)特征根據(jù)椎間盤(pán)的解剖學(xué)特征，除了圖像強(qiáng)度特征之外，鄰近椎間盤(pán)空間關(guān)系模型還包含了另外一個(gè)層次的特征，形態(tài)測(cè)量學(xué)特征，包括幾何特征和形狀特征。幾何特征的含義為物體的一些位置與方向、長(zhǎng)軸與短軸、周長(zhǎng)、面積等特點(diǎn)。這個(gè)特征雖然相對(duì)來(lái)說(shuō)容易理解并且可以直接觀察，但是對(duì)于有些圖像的分析具有巨大意義。通常會(huì)先把圖像處理成只包含0和1的黑白圖像，這在對(duì)圖像的處

RefineDet算法初始檢測(cè)結(jié)果經(jīng)過(guò)評(píng)分約束的迭代結(jié)果（1）


本文編號(hào)：3365175