結(jié)直腸癌作為我國(guó)高發(fā)的癌癥之一,其發(fā)生與結(jié)直腸息肉密切相關(guān)。結(jié)直腸息肉是一種常見的腸道疾病,結(jié)腸鏡檢查是目前最有效、最安全的檢查方法。但由于其工作強(qiáng)度大,醫(yī)師肉眼觀察探測(cè)結(jié)果非常依賴于自身經(jīng)驗(yàn),而且息肉的檢出率也受醫(yī)師疲勞度等因素的影響,故存在一定程度的息肉漏檢情況。針對(duì)結(jié)腸鏡人工檢查的不足,特別是隨著深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn),結(jié)腸鏡檢查的計(jì)算機(jī)輔助診斷正在成為現(xiàn)實(shí)。該方法可以實(shí)時(shí)檢測(cè)并提示醫(yī)師注意可能被忽略的息肉,從而提高檢出率。因此,本課題以腸鏡息肉為研究對(duì)象,旨在開發(fā)出一套基于深度學(xué)習(xí)的便攜式腸鏡息肉實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)。本文的主要工作如下:（1）研究了目前常用的三種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法Faster RCNN、SSD和YOLOv3在腸鏡息肉圖像上的性能表現(xiàn),并通過實(shí)驗(yàn)對(duì)準(zhǔn)確率、特異性和敏感性等多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)估,分析了三個(gè)網(wǎng)絡(luò)在腸鏡息肉圖像檢測(cè)上的性能差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SSD的檢測(cè)速度最快,但是在小目標(biāo)檢測(cè)性能上較差。（2）采用了SSD多尺度預(yù)測(cè)的思想,設(shè)計(jì)了一種高精度的I＿SSD檢測(cè)算法。一方面使用多種inception模塊代替SSD基礎(chǔ)特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的傳統(tǒng)卷積層,從而增強(qiáng)網(wǎng)... 

【文章來源】：鄭州大學(xué)河南省211工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)字圖像處理技術(shù)在電子內(nèi)窺鏡圖像處理領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 數(shù)字圖像處理技術(shù)在腸鏡息肉實(shí)時(shí)定位方面的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
2 動(dòng)態(tài)腸鏡息肉圖像定位系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
    2.1 動(dòng)態(tài)腸鏡息肉圖像定位系統(tǒng)需求分析
        2.1.1 系統(tǒng)總體需求分析
        2.1.2 問題與挑戰(zhàn)分析
    2.2 動(dòng)態(tài)腸鏡息肉圖像定位系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.1 系統(tǒng)硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)
        2.2.2 系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)
    2.3 本章小結(jié)
3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腸鏡息肉圖像定位算法研究
    3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
        3.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.1.2 梯度下降算法
        3.1.3 反向傳播算法
        3.1.4 腸鏡息肉圖像定位與實(shí)時(shí)定位的關(guān)系
    3.2 Faster RCNN圖像定位算法研究
        3.2.1 Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)框架研究
        3.2.2 錨點(diǎn)框生成機(jī)制
    3.3 SSD圖像定位算法研究
        3.3.1 SSD目標(biāo)檢測(cè)框架研究
        3.3.2 多尺度特征映射及錨點(diǎn)框生成
    3.4 YOLOv3圖像定位算法研究
        3.4.1 YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)架構(gòu)研究
        3.4.2 k-means聚類算法生成預(yù)選框
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取與處理
        3.5.3 評(píng)估指標(biāo)
        3.5.4 結(jié)果對(duì)比與分析
    3.6 本章小結(jié)
4 基于I_SSD網(wǎng)絡(luò)的腸鏡息肉圖像定位算法設(shè)計(jì)
    4.1 I_SSD網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.1.1 inception模塊引入
        4.1.2 調(diào)整錨點(diǎn)框尺度和數(shù)量
        4.1.3 I_SSD網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    4.2 I_SSD網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
        4.2.1 代價(jià)函數(shù)
        4.2.2 優(yōu)化算法研究
    4.3 模型訓(xùn)練
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 I_SSD模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.2 統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)比與分析
    4.5 本章小結(jié)
5 動(dòng)態(tài)腸鏡息肉圖像實(shí)時(shí)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)組成與設(shè)計(jì)流程
    5.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.2.1 系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)平臺(tái)部署
        5.2.2 Jetson TX2 開發(fā)環(huán)境搭建
        5.2.3 深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建
        5.2.4 設(shè)備配置與調(diào)試
    5.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 內(nèi)窺鏡信號(hào)采集模塊設(shè)計(jì)
        5.3.2 圖像預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)
        5.3.3 目標(biāo)檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)
        5.3.4 結(jié)果展示模塊
    5.4 系統(tǒng)測(cè)試與結(jié)果分析
        5.4.1 系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境搭建
        5.4.2 系統(tǒng)正確率測(cè)試
        5.4.3 系統(tǒng)延遲測(cè)試
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 研究工作展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)歷、在校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于語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]基于FPGA的期貨行情數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 張鳳麒.鄭州大學(xué) 2019
[3]基于多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用[D]. 孫新勝.杭州電子科技大學(xué) 2018
[4]結(jié)腸息肉臨床病理特征和癌變相關(guān)危險(xiǎn)因素研究[D]. 羅來盛.浙江大學(xué) 2016



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