乳腺癌作為全世界范圍內(nèi)最常見的惡性腫瘤,一直嚴(yán)重危害著全球女性的健康。大量研究表明,通過醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行乳腺癌篩查可以提高早診率并降低死亡率。計(jì)算機(jī)輔助診斷CAD系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)乳腺癌早期診斷的常用解決方案,主要包含病灶分割和病灶分類兩個(gè)步驟。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CAD系統(tǒng)在乳腺癌早期診斷中取得了比較優(yōu)異的表現(xiàn),也大幅提升了診斷的效率。然而在病灶分割任務(wù)中,大部分分割網(wǎng)絡(luò)將特征重用視為提升性能最重要的因素,而忽略了有重點(diǎn)的特征提取,網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)魯棒性也不足以處理病灶的任意旋轉(zhuǎn)。在病灶分類任務(wù)中,由于樣本數(shù)量比較少,直接訓(xùn)練深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也很容易導(dǎo)致過擬合等現(xiàn)象。針對上述現(xiàn)象,本文致力于利用深度學(xué)習(xí)方法,從乳腺癌病灶分割和乳腺癌病灶分類兩個(gè)方面切入,構(gòu)建一套兩階段的乳腺癌早期診斷方案。本文的主要貢獻(xiàn)在于:1)本文提出了一個(gè)空間增強(qiáng)旋轉(zhuǎn)感知的病灶分割網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)主要包含兩個(gè)組件,分別是用于高效特征提取的殘差空間注意編碼器和用于提升旋轉(zhuǎn)魯棒性的多路旋轉(zhuǎn)感知解碼器。該網(wǎng)絡(luò)利用空間注意力增強(qiáng)特征提取過程,并利用非對稱卷積增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的旋轉(zhuǎn)魯棒性。為更好地優(yōu)化模型,本文還提出了一個(gè)內(nèi)外約束的正...

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 病灶分割
        1.2.2 病灶分類
    1.3 研究內(nèi)容
        1.3.1 空間增強(qiáng)旋轉(zhuǎn)感知的病灶分割網(wǎng)絡(luò)
        1.3.2 基于遷移多尺度特征的病灶分類模型
    1.4 組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)
    2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
        2.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)
        2.1.2 感知機(jī)與反向傳播
        2.1.3 深度學(xué)習(xí)
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 局部連接與權(quán)值共享
        2.2.2 感受野
        2.2.3 經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.4 遷移學(xué)習(xí)
    2.3 注意力機(jī)制
        2.3.1 空間注意力
        2.3.2 通道注意力
    2.4 本章小結(jié)
第三章 空間增強(qiáng)旋轉(zhuǎn)感知的病灶分割網(wǎng)絡(luò)
    3.1 引言
    3.2 殘差空間注意編碼器
    3.3 多路旋轉(zhuǎn)感知解碼器
    3.4 跨越連接和結(jié)果預(yù)測
    3.5 內(nèi)外約束的正則化項(xiàng)
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于遷移多尺度特征的病灶分類模型
    4.1 引言
    4.2 多通道圖像增強(qiáng)模塊
    4.3 基于遷移學(xué)習(xí)的多尺度特征提取模塊
    4.4 多尺度特征篩選模塊
    4.5 病灶類別預(yù)測
    4.6 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)測試與分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)
    5.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        5.2.3 評價(jià)指標(biāo)
    5.3 病灶分割實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        5.3.1 訓(xùn)練細(xì)節(jié)
        5.3.2 策略貢獻(xiàn)分析
        5.3.3 前沿方法對比
    5.4 單序列病灶分類實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        5.4.1 訓(xùn)練細(xì)節(jié)
        5.4.2 策略貢獻(xiàn)分析
        5.4.3 前沿方法對比
    5.5 多序列病灶分類實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        5.5.1 訓(xùn)練細(xì)節(jié)
        5.5.2 實(shí)驗(yàn)分析
    5.6 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：4031408