腦腫瘤的發(fā)病率與致死率連年提升,且存在向各年齡段擴(kuò)散發(fā)展的趨勢。對腦腫瘤的預(yù)防,診斷與治療是重中之重。傳統(tǒng)手段依靠醫(yī)生對腦部MRI切片圖像進(jìn)行判斷,易受人為因素影響,效率較低。計(jì)算機(jī)圖像處理與深度學(xué)習(xí)為腦腫瘤診療提供了新的助力。使用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速穩(wěn)定的對腦腫瘤MRI圖像進(jìn)行分割,輔助醫(yī)生進(jìn)行腦腫瘤的診斷,提升分割的精度與速度。使用三維重建技術(shù)能夠形象直觀的呈現(xiàn)出腦腫瘤的立體形態(tài),有助于醫(yī)生之間探討交流患者的病情,制定合適的治療方案。本文以臨床數(shù)據(jù)集和BraTS2017數(shù)據(jù)集為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)集的不同特點(diǎn)總共進(jìn)行了三項(xiàng)工作:腦腫瘤圖像的去噪,腦腫瘤分割和腦腫瘤三維重建。本文的主要工作如下:（1）腦腫瘤圖像的去噪,臨床數(shù)據(jù)集除了人工標(biāo)記腫瘤外沒有經(jīng)過任何人工處理,存在非零黑色背景噪聲和偏置場噪聲,會(huì)影響后續(xù)分割的效果。因此使用了最大類間方差法與形態(tài)學(xué)操作相結(jié)合的方法去除腦圖像中的非零黑色背景,使用N4ITK法矯正腦圖像的偏置場,通過結(jié)果展示證明算法較好地去除了噪聲。（2）腦腫瘤的分割,本文使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割,參考并復(fù)現(xiàn)了 FCN,U-Net,SegNet,Attent... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１數(shù)據(jù)集對比??１１??

圖２－２背景噪聲現(xiàn)象??左圖為原圖，右圖為進(jìn)行閾值為０的二值化得到的二值圖

圖２－３膨脹示意圖??１３??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3096041