腸上皮化生是指胃粘膜上皮細(xì)胞被腸型上皮細(xì)胞所代替,是胃粘膜的常見病變。早期胃癌的大量研究與發(fā)現(xiàn)表明,胃癌演變的規(guī)律是:正常胃黏膜-非萎縮性胃炎-萎縮性胃炎-腸上皮化生-異型增生-胃癌。所以認(rèn)為胃粘膜腸上皮化生與胃癌有十分密切的關(guān)系。胃癌是世界上常見的惡性腫瘤之一,胃癌的臨床發(fā)病率非常高,且早期胃癌在內(nèi)窺鏡觀察下并沒有明確的狀態(tài)顯現(xiàn),這無疑給鏡檢帶來重重的困難,導(dǎo)致大部分患者無法得到及時(shí)診治拖到到中晚期才診斷出來。如果在早期做到預(yù)防,提高檢出率,就可以減少胃癌發(fā)病率。檢查早期胃癌的通用方法是使用胃窺鏡觀測(cè),然而隨著內(nèi)窺鏡成像率增加而來的是醫(yī)生越來越重的閱片負(fù)擔(dān),醫(yī)生通過鏡檢觀察病灶無可避免主觀因素的制約,而計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)的出現(xiàn)無疑是為當(dāng)前困境開辟了新的方向。怎樣才能在降低內(nèi)鏡醫(yī)生工作強(qiáng)度的同時(shí)提高早期胃癌檢查的準(zhǔn)確率,特別是減少腸上皮化生的遺漏率成為圖像處理專家面臨的問題。在這樣的需求之下,計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用,并成為醫(yī)學(xué)影像學(xué)研究的熱點(diǎn)之一。本文主要研究?jī)?nèi)窺鏡檢查過程中針對(duì)白光內(nèi)鏡圖像的計(jì)算機(jī)輔助診斷腸上皮化生病灶的識(shí)別。以提高計(jì)算機(jī)輔助診斷的準(zhǔn)確率和效率為目標(biāo)。本文... 

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 語(yǔ)義分割相關(guān)內(nèi)容研究
    2.1 圖像語(yǔ)義分割
        2.1.1 概述
        2.1.2 圖像分割常用方法
        2.1.3 語(yǔ)義分割評(píng)估指標(biāo)
    2.2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        2.2.2 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        2.2.3 FCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.2.4 FCN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
    2.3 Deep Labv3+網(wǎng)絡(luò)
        2.3.1 Deep Labv3+網(wǎng)絡(luò)概述
        2.3.2 Deep Labv3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.3.3 Deep Labv3+網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)
    2.4 本章小結(jié)
3 計(jì)算機(jī)輔助診斷腸上皮化生W-Deeplab網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
    3.1 W-Deeplab網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.2 編碼器設(shè)計(jì)
        3.2.1 Xception模型概述
        3.2.2 DPC架構(gòu)
        3.2.3 編碼器模塊中的Xception模型
    3.3 解碼器設(shè)計(jì)
        3.3.1 深度可分離卷積
    3.4 模型細(xì)節(jié)
    3.5 模型優(yōu)化
        3.5.1 損失函數(shù)及L2正則化
        3.5.2 Adam優(yōu)化器
    3.6 本章小結(jié)
4 基于W-Deeplab網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)窺鏡圖像中病灶的檢測(cè)研究
    4.1 研究目的與意義
    4.2 白光下內(nèi)窺鏡圖像中腸上皮化生的病理特征
    4.3 數(shù)據(jù)獲取與處理
        4.3.1 數(shù)據(jù)獲取
        4.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注
        4.3.3 數(shù)據(jù)擴(kuò)增
    4.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.5 模型訓(xùn)練
        4.5.1 遷移學(xué)習(xí)
        4.5.2 網(wǎng)絡(luò)初始化
        4.5.3 訓(xùn)練過程
    4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.6.1 白光下圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.6.2 白光下圖像實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析
    4.7 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 論文展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)歷、在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]窄帶光成像和放大內(nèi)鏡圖像在早期食管鱗癌診斷中的應(yīng)用研究及其計(jì)算機(jī)輔助診斷研究方法的探索性研究[D]. 趙媛媛.安徽醫(yī)科大學(xué) 2019
[2]基于圖論的圖像分割算法的研究[D]. 劉仲民.蘭州理工大學(xué) 2018
[3]上皮乳頭內(nèi)毛細(xì)血管袢形態(tài)學(xué)變化及血管生長(zhǎng)因子、浸潤(rùn)相關(guān)細(xì)胞因子與表淺食管癌的相關(guān)性研究[D]. 吳洪磊.山東大學(xué) 2017
[4]計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)學(xué)影像診斷中的關(guān)鍵學(xué)習(xí)技術(shù)研究[D]. 沈曄.浙江大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于語(yǔ)義分割的食管早癌計(jì)算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 杜笑笑.鄭州大學(xué) 2019
[2]內(nèi)鏡窄帶成像技術(shù)用于胃黏膜腸上皮化生診斷的Meta分析[D]. 張美.重慶醫(yī)科大學(xué) 2019
[3]基于深度學(xué)習(xí)的肺部圖像分割研究[D]. 孫先亮.北京交通大學(xué) 2019
[4]光學(xué)增強(qiáng)內(nèi)鏡（OE）對(duì)胃黏膜腸上皮化生準(zhǔn)確性研究[D]. 王立梅.山東大學(xué) 2018
[5]基于深度學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義分割技術(shù)研究[D]. 文宏雕.電子科技大學(xué) 2018
[6]窄帶成像聯(lián)合放大內(nèi)鏡診斷慢性萎縮性胃炎及腸上皮化生的臨床研究[D]. 唐琳.南昌大學(xué) 2016
[7]NBI-ME對(duì)慢性胃炎腸上皮化生診斷的意義[D]. 王巖.青島大學(xué) 2016
[8]十年間胃鏡診斷慢性胃炎差異的臨床分析[D]. 常仁杰.昆明醫(yī)科大學(xué) 2014
[9]不同形態(tài)萎縮性胃炎伴腸上皮化生胃黏膜中Ki67和RegIV的表達(dá)情況[D]. 郁巖杰.鄭州大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3680544