【摘要】：鼻咽癌是一種常見的惡性腫瘤,尤其在中國南部、東南亞等地區(qū)發(fā)病率較高。鼻咽癌的首選治療方法是放射治療,經(jīng)過放療后,鼻咽癌患者的五年生存率能達到50%以上。靶區(qū)勾畫是制定放療計劃過程中基礎且至關重要的一步,目前,主要由放療科醫(yī)生手工逐層進行勾畫,這是一項非常費時且乏味的工作。因此,在實際臨床工作中,迫切需求能自動分割鼻咽癌的計算機輔助系統(tǒng)幫助減輕放療科醫(yī)生的工作負擔。計算機斷層掃描(CT)圖像是制定放療計劃所必須的圖像模態(tài)。然而,鼻咽部腫瘤在CT圖像中往往并不顯示清晰可見的特征。鼻咽部腫瘤在正電子發(fā)射斷層掃描(PET)圖像中顯示為高亮區(qū)域,但PET圖像空間分辨率低,且某些正常組織(如大腦)在PET圖像中也顯示為高亮區(qū)域,僅基于PET圖像并不能準確定位腫瘤邊界。實際臨床工作中常參考PET、CT兩種模態(tài)的圖像,PET圖像提供腫瘤的位置信息,CT圖像指示正常組織的位置及邊界,兩種模態(tài)相結合為靶區(qū)勾畫提供更精確的參考。近幾年,基于深度學習的醫(yī)學圖像分割取得了與人類專家水平相當?shù)慕Y果。本文應用醫(yī)學圖像分割中常用的U-net網(wǎng)絡基于雙模態(tài)PET-CT圖像實現(xiàn)鼻咽癌的自動分割。分割之前,對不同病人間的數(shù)據(jù)進行了三維仿射配準,將圖像對齊至統(tǒng)一的空間。為了緩解過擬合問題,在訓練的過程中進行了在線數(shù)據(jù)擴增。為了利用兩種模態(tài)的圖像信息,本文中的U-net網(wǎng)絡有兩個輸入通道。針對醫(yī)學圖像分割中類分布嚴重不平衡的問題,根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)特點,設計了加權的交叉熵損失函數(shù)來增大腫瘤像素點的誤差。本文也提出了簡單有效的后處理步驟來減少假陽性像素點的個數(shù)。三折交叉驗證實驗獲得了0.8614的平均Dice得分。為了提取具有高度表達力的特征,網(wǎng)絡結構非常深,這可能導致梯度消失的問題,使得淺層網(wǎng)絡的參數(shù)并沒有被訓練至最優(yōu)。針對這個問題,本文提出了帶有輔助路徑的U-net網(wǎng)絡。輔助路徑引入的深度監(jiān)督直接指導淺層的網(wǎng)絡參數(shù)的優(yōu)化,從而使這些層能夠學習更具表達力的特征。通過添加輔助路徑,三折交叉驗證實驗獲得了0.8747的平均Dice得分,這在鼻咽癌分割領域高于迄今文獻所報道的最好的結果,也表明添加輔助路徑是一項有用的策略。本文也通過三折交叉實驗驗證了所提出的方法中幾個主要成分對最終分割性能的影響,如配準過程、后處理過程、CT圖像的影響等。另外,本文也探索了不同的損失函數(shù)及不同的網(wǎng)絡結構在我們的鼻咽癌分割工作中的潛能。
【圖文】：

第一章緒論逡逑畫一個鼻咽癌病人的靶區(qū)可能需要花費其他類型腫瘤三倍的時區(qū)的速度限制了病人接受治療的進程。另外，勾畫的輪廓的質生的專業(yè)知識和經(jīng)驗，當不同醫(yī)生完成時，腫瘤邊界可能存在較設計能自動分割鼻咽癌靶區(qū)的計算機輔助系統(tǒng)幫助減少放療科以及減少不同醫(yī)生勾畫的邊界的差異性非常有意義。逡逑咽癌在不同模態(tài)的圖像中的特點逡逑鼻咽癌在ＣＴ圖像中的特點逡逑

具有相似的灰度值，需要同時參考ＭＲ圖像或者ＰＥＴ圖像，而多模態(tài)圖像的聯(lián)逡逑合分割本身又存在著如何整合不同模態(tài)的信息的問題；（３）不同病人的腫瘤形逡逑狀和大小差異較大。圖２－丨給出了三個鼻咽癌病人的腫瘤的三維形狀，可以看到逡逑不同患者的腫瘤形狀差異很大，這使得基于形狀先驗的方法很難在這一領域奏逡逑效。也有部分研究者在這一領域進行了探索�？蓪⑦@些方法歸納為三類：（１）逡逑基于灰度的方法；（２）基于輪廓的方法；（３）基于學習的方法。逡逑■■■逡逑圖２－１三個鼻咽癌病人的腫瘤形狀［２］。逡逑Ｆｉｇ．邋２－１邋Ｔｈｅ邋ｔｕｍｏｒ邋ｓｈａｐｅ邋ｉｎ邋ｔｈｒｅｅ邋ｐａｔｉｅｎｔｓ邋ｗｉｔｈ邋ｎａｓｏｐｈａｒｙｎｇｅａｌ邋ｃａｒｃｉｎｏｍａ１２１．逡逑２．２基于灰度的分割方法逡逑基于灰度的分割方法類，，主要依賴于目標區(qū)域與背景區(qū)域的灰度差異，包括逡逑６逡逑
【學位授予單位】：南方醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R739.63;TP391.41

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本文編號：2698229