心血管疾病的計算機輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-11-14 12:00
當前,心血管疾病已成為我國乃至全世界的重大公共衛(wèi)生問題。展開對心血管疾病輔助診斷的相關(guān)研究,對提高國民生活質(zhì)量,實現(xiàn)國家衛(wèi)生與健康計劃具有重要意義。目前,在心血管疾病的臨床診斷中,主要由醫(yī)生對心臟磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)序列的心室輪廓進行繪制,并以其為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)計算心臟功能評價指標,再根據(jù)指標進行定量分析進而診斷疾病。這種方式依賴于醫(yī)生的臨床經(jīng)驗,存在效率不高,工作強度大,人員易疲勞和人為誤差多等缺點,難以保障心血管病診斷的穩(wěn)定性和客觀性。為此,本文主要對心臟MRI分割模型的損失函數(shù)與結(jié)構(gòu)展開研究,并采用機器學習技術(shù)構(gòu)建心臟疾病診斷模型,通過智能分類實現(xiàn)對心血管疾病的輔助診斷,主要研究工作如下:(1)針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對心臟MRI等醫(yī)學圖像分割時,存在精度不足的問題,本文提出了一種面向醫(yī)學圖像分割的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)。該損失函數(shù)利用曲線演化思想對傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)進行改進,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在迭代過程中的輸出結(jié)果通過距離變換進行符號距離函數(shù)轉(zhuǎn)化,進而對分割區(qū)域形狀和長度進行約束。實驗結(jié)果表明,相較于主流的交叉熵和Dice(Dice’s coef...
【文章來源】:鄭州大學河南省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
016年心血管病城鄉(xiāng)居民主要疾病死因構(gòu)成比
31.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀心血管疾病輔助診斷是利用決策過程進行疾病診斷,產(chǎn)生預測的診斷結(jié)果來為醫(yī)生提供診斷支持[8]。通常,決策過程是利用計算機相關(guān)技術(shù)基于生理測量或醫(yī)學圖像來獲取診斷依據(jù)[9]。目前,常用的方式是利用心電信號或者心臟醫(yī)學影像來獲取評估心血管功能的相關(guān)參數(shù),依據(jù)這些關(guān)鍵指數(shù)來給出診斷結(jié)論。1.2.1基于心電信號的心血管疾病輔助診斷ECG是一種用于檢測心臟活動的一種新型電磁學檢測方法,可廣泛應(yīng)用于醫(yī)學檢測和分析研究正常的心臟健康狀況,是診斷心血管疾病的主要途徑之一[10]。由于ECG的信號采集是非侵入性的,而且測量裝置只需要中等水平的熟練人員,它減少了對更昂貴的診斷工具的需求,具有節(jié)約成本的潛力。然而,ECG本身通常不足以診斷心血管疾病,如對急性冠狀動脈綜合征或急性心肌梗死的診斷。因此,提高心電圖診斷的準確性至關(guān)重要,使得心血管疾病更早地發(fā)現(xiàn)。傳統(tǒng)上,提高診斷準確性需要對篩查醫(yī)師進行更多的培訓。然而,培訓過程是一個相當大的需要重復發(fā)生的成本因素。目前,基于ECG的心血管疾病診斷系統(tǒng)可以被劃分為:離線系統(tǒng)和在線系統(tǒng)。利用離線算法對最優(yōu)算法結(jié)構(gòu)進行評估和選擇。在線系統(tǒng)采用其所選算法結(jié)構(gòu)作為診斷支持系統(tǒng)。在線系統(tǒng)與離線系統(tǒng)的流程與關(guān)系,如圖1.3所示。無論是離線還是在線系統(tǒng)都需要包括預處理、特征提取和分類算法[10]。其中,常用診斷系統(tǒng)的分類算法包括:機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖1.3ECG在線系統(tǒng)與離線系統(tǒng)
92相關(guān)技術(shù)理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能自主地從樣本數(shù)據(jù)中學習圖像特征,從本質(zhì)上去描述圖像特征而不需要依靠人工設(shè)計特征提取方式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不僅僅在圖像識別中取得了顯著的效果,同時在醫(yī)學圖像分割方面也取得了大量的研究成果。本文將介紹目前左心MRI分割主要的方法以及常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割模型。2.1左心室MRI分割研究心臟MRI可為醫(yī)生提供心臟功能參數(shù)量化估計,有利于醫(yī)生對心血管疾病做出準確診斷,對心臟疾病早期診斷具有重要臨床意義。此外,心臟MRI成像由于其卓越的時間分辨力、組織分辨力、任意平面重建以及較高的可重復性被公認是心功能評估的金標準,可對心臟進行結(jié)構(gòu)、功能、心肌缺血及心肌活性等進行綜合評價。然而,這些評估指標的獲取依賴于左心室輪廓邊界的準確繪制。左心室是心臟最重要的組成部分,其功能正常與否直接影響人體供血。左心室功能異常是多種心臟疾病的誘因,如心室肥大、心肌梗死等。而右心室將循環(huán)血液收縮擠壓,輸送到肺部,進行氧氣交換。左心室本身的生理幾何結(jié)構(gòu)如圖2.1所示,心臟MRI的固有噪聲等因素都會對左心室的分割造成了一定的困難[28-29]。左心室的內(nèi)外分割過程中主要存在以下問題:1)圖像在成像過程中受血液流動的影響形成偽影,造成圖像灰度分布不均;2)在心臟收縮的過程中,心腔內(nèi)乳頭肌的干擾造成目標邊界模糊。心外膜位于心肌與肺部之間,心肌與肺部的灰度值非常接近,在分割過程中容易將心外膜泄漏至肺部。圖2.1左心室結(jié)構(gòu)示意圖因此,MRI成像技術(shù)雖然已經(jīng)提供了較好的軟組織對比,但由于其成像的不
【參考文獻】:
期刊論文
[1]《中國心血管病報告2018》要點介紹[J]. 馬麗媛,吳亞哲,陳偉偉. 中華高血壓雜志. 2019(08)
[2]改進粒子群結(jié)合K-均值聚類的圖像分割算法[J]. 鄔春學,劉訓洋. 電子科技. 2016(08)
[3]心臟磁共振成像新技術(shù)進展與展望[J]. 程賽楠,趙世華. 磁共振成像. 2016(07)
[4]基于活動輪廓模型的圖像分割算法綜述[J]. 段丁娜,張歡,邱陳輝,夏順仁. 中國生物醫(yī)學工程學報. 2015(04)
[5]基于影像數(shù)據(jù)的心室隔膜形態(tài)分析[J]. 張耀楠,朱江源,徐鈺,康雁. 東北大學學報(自然科學版). 2014(08)
[6]基于改進動態(tài)規(guī)劃的MR圖像左心室分割[J]. 徐勝舟,許向陽,胡懷飛,李波. 廣西師范大學學報(自然科學版). 2014(02)
[7]基于活動輪廓模型的左心室MR圖像分割[J]. 張建偉,方林,陳允杰,詹天明,李小田. 電子學報. 2011(11)
[8]利用紋理信息的帶標記線心臟核磁共振圖像分割[J]. 尤建潔,王平安,夏德深. 中國圖象圖形學報. 2007(09)
碩士論文
[1]活動輪廓模型在核磁共振圖像處理中的應(yīng)用研究[D]. 陳允杰.南京信息工程大學 2005
本文編號:3494599
【文章來源】:鄭州大學河南省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
016年心血管病城鄉(xiāng)居民主要疾病死因構(gòu)成比
31.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀心血管疾病輔助診斷是利用決策過程進行疾病診斷,產(chǎn)生預測的診斷結(jié)果來為醫(yī)生提供診斷支持[8]。通常,決策過程是利用計算機相關(guān)技術(shù)基于生理測量或醫(yī)學圖像來獲取診斷依據(jù)[9]。目前,常用的方式是利用心電信號或者心臟醫(yī)學影像來獲取評估心血管功能的相關(guān)參數(shù),依據(jù)這些關(guān)鍵指數(shù)來給出診斷結(jié)論。1.2.1基于心電信號的心血管疾病輔助診斷ECG是一種用于檢測心臟活動的一種新型電磁學檢測方法,可廣泛應(yīng)用于醫(yī)學檢測和分析研究正常的心臟健康狀況,是診斷心血管疾病的主要途徑之一[10]。由于ECG的信號采集是非侵入性的,而且測量裝置只需要中等水平的熟練人員,它減少了對更昂貴的診斷工具的需求,具有節(jié)約成本的潛力。然而,ECG本身通常不足以診斷心血管疾病,如對急性冠狀動脈綜合征或急性心肌梗死的診斷。因此,提高心電圖診斷的準確性至關(guān)重要,使得心血管疾病更早地發(fā)現(xiàn)。傳統(tǒng)上,提高診斷準確性需要對篩查醫(yī)師進行更多的培訓。然而,培訓過程是一個相當大的需要重復發(fā)生的成本因素。目前,基于ECG的心血管疾病診斷系統(tǒng)可以被劃分為:離線系統(tǒng)和在線系統(tǒng)。利用離線算法對最優(yōu)算法結(jié)構(gòu)進行評估和選擇。在線系統(tǒng)采用其所選算法結(jié)構(gòu)作為診斷支持系統(tǒng)。在線系統(tǒng)與離線系統(tǒng)的流程與關(guān)系,如圖1.3所示。無論是離線還是在線系統(tǒng)都需要包括預處理、特征提取和分類算法[10]。其中,常用診斷系統(tǒng)的分類算法包括:機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖1.3ECG在線系統(tǒng)與離線系統(tǒng)
92相關(guān)技術(shù)理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能自主地從樣本數(shù)據(jù)中學習圖像特征,從本質(zhì)上去描述圖像特征而不需要依靠人工設(shè)計特征提取方式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不僅僅在圖像識別中取得了顯著的效果,同時在醫(yī)學圖像分割方面也取得了大量的研究成果。本文將介紹目前左心MRI分割主要的方法以及常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割模型。2.1左心室MRI分割研究心臟MRI可為醫(yī)生提供心臟功能參數(shù)量化估計,有利于醫(yī)生對心血管疾病做出準確診斷,對心臟疾病早期診斷具有重要臨床意義。此外,心臟MRI成像由于其卓越的時間分辨力、組織分辨力、任意平面重建以及較高的可重復性被公認是心功能評估的金標準,可對心臟進行結(jié)構(gòu)、功能、心肌缺血及心肌活性等進行綜合評價。然而,這些評估指標的獲取依賴于左心室輪廓邊界的準確繪制。左心室是心臟最重要的組成部分,其功能正常與否直接影響人體供血。左心室功能異常是多種心臟疾病的誘因,如心室肥大、心肌梗死等。而右心室將循環(huán)血液收縮擠壓,輸送到肺部,進行氧氣交換。左心室本身的生理幾何結(jié)構(gòu)如圖2.1所示,心臟MRI的固有噪聲等因素都會對左心室的分割造成了一定的困難[28-29]。左心室的內(nèi)外分割過程中主要存在以下問題:1)圖像在成像過程中受血液流動的影響形成偽影,造成圖像灰度分布不均;2)在心臟收縮的過程中,心腔內(nèi)乳頭肌的干擾造成目標邊界模糊。心外膜位于心肌與肺部之間,心肌與肺部的灰度值非常接近,在分割過程中容易將心外膜泄漏至肺部。圖2.1左心室結(jié)構(gòu)示意圖因此,MRI成像技術(shù)雖然已經(jīng)提供了較好的軟組織對比,但由于其成像的不
【參考文獻】:
期刊論文
[1]《中國心血管病報告2018》要點介紹[J]. 馬麗媛,吳亞哲,陳偉偉. 中華高血壓雜志. 2019(08)
[2]改進粒子群結(jié)合K-均值聚類的圖像分割算法[J]. 鄔春學,劉訓洋. 電子科技. 2016(08)
[3]心臟磁共振成像新技術(shù)進展與展望[J]. 程賽楠,趙世華. 磁共振成像. 2016(07)
[4]基于活動輪廓模型的圖像分割算法綜述[J]. 段丁娜,張歡,邱陳輝,夏順仁. 中國生物醫(yī)學工程學報. 2015(04)
[5]基于影像數(shù)據(jù)的心室隔膜形態(tài)分析[J]. 張耀楠,朱江源,徐鈺,康雁. 東北大學學報(自然科學版). 2014(08)
[6]基于改進動態(tài)規(guī)劃的MR圖像左心室分割[J]. 徐勝舟,許向陽,胡懷飛,李波. 廣西師范大學學報(自然科學版). 2014(02)
[7]基于活動輪廓模型的左心室MR圖像分割[J]. 張建偉,方林,陳允杰,詹天明,李小田. 電子學報. 2011(11)
[8]利用紋理信息的帶標記線心臟核磁共振圖像分割[J]. 尤建潔,王平安,夏德深. 中國圖象圖形學報. 2007(09)
碩士論文
[1]活動輪廓模型在核磁共振圖像處理中的應(yīng)用研究[D]. 陳允杰.南京信息工程大學 2005
本文編號:3494599
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