本文關(guān)鍵詞：腦腫瘤的計算機輔助檢測

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【摘要】：腦腫瘤的精確分割是腦腫瘤計算機輔助診斷中最重要且最關(guān)鍵的一步,可以為醫(yī)生的術(shù)前規(guī)劃提供可靠的依據(jù),保證腦腫瘤的切除能夠更徹底,并且不傷害正常組織,有可能改善病人生存質(zhì)量和延長生存期。目前,在臨床診斷和治療中最廣泛應(yīng)用的就是人工的手動分割,但是這種方法既不精確也不可靠。我們急需一個自動且精確的腦腫瘤分割系統(tǒng)。近年來,有很多針對醫(yī)學(xué)影像的腦腫瘤自動化分割方法被提出,但是這些方法仍然面臨著許多困難,比如分割結(jié)果不精確或者需要人為的干預(yù)。在本文中,我們首先介紹了與本文相關(guān)的醫(yī)學(xué)圖像處理基本技術(shù),然后介紹了深度學(xué)習(xí)的總體思想和常見模型�；谝陨匣A(chǔ)知識,我們提出了一個新穎的腦腫瘤分割方法。這個層次框架結(jié)構(gòu)由預(yù)處理,基于深度學(xué)習(xí)的腦腫瘤分割和后處理三步構(gòu)成。其中,預(yù)處理主要包含對醫(yī)學(xué)圖像的去噪,亮度變換及直方圖處理,這樣做的目的是使在不同儀器參數(shù)下拍攝的腦腫瘤MRI圖像在對比度和亮度上能夠更一致。接著,我們?yōu)槊恳粋�MRI圖像提取圖像塊,記錄每一個圖像塊中心點在原圖像中的坐標(biāo),并為圖像塊生成其灰度序列作為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的輸入,避免了額外特征的提取。在基于深度學(xué)習(xí)的腦腫瘤分割中,我們采取的深度學(xué)習(xí)模型為堆疊降噪自動編碼器。首先利用輸入數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行逐層的預(yù)訓(xùn)練得到最初的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),然后進行自上而下地對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行微調(diào)并分類。具有層次結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以從輸入數(shù)據(jù)中提取出高層抽象特征用于表征輸入數(shù)據(jù)的分布,然后利用這些特征對圖像塊進行分類。接下來,將分類結(jié)果根據(jù)記錄的坐標(biāo)映射成一個二值圖像,該二值圖像就是對應(yīng)于原圖像的初步分割結(jié)果,一系列形態(tài)學(xué)的圖像處理將被應(yīng)用在這個二值圖像中,以得到最終的圖像分割結(jié)果。以上步驟被稱為后處理。最后,本文提出的方法被用于了真實腦腫瘤病患MRI圖像中的腦腫瘤分割上。從各個評價方法上的分割結(jié)果顯示本文提出的腦腫瘤分割方法都更精確和有效。
【關(guān)鍵詞】：腦腫瘤分割 腦腫瘤檢測 深度學(xué)習(xí) 計算機輔助診斷 堆疊降噪自動編碼
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.7;R739.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 研究工作的背景與意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-19
• 1.2.1 圖像的基本處理11-13
• 1.2.2 特征提取及特征選擇13-14
• 1.2.3 醫(yī)學(xué)圖像分割14-18
• 1.2.4 醫(yī)學(xué)圖像的分類識別18-19
• 1.3 論文的主要研究工作19
• 1.4 論文解決的關(guān)鍵技術(shù)19-20
• 1.5 本文創(chuàng)新點20-21
• 1.6 本論文的結(jié)構(gòu)安排21
• 1.7 本章小結(jié)21-22
• 第二章 深度學(xué)習(xí)研究22-32
• 2.1 深度學(xué)習(xí)的基本思想22-24
• 2.2 深度學(xué)習(xí)的幾個常見模型24-30
• 2.2.1 堆疊自動編碼24-27
• 2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-28
• 2.2.3 深信度網(wǎng)絡(luò)28-30
• 2.3 深度學(xué)習(xí)在CAD中的相關(guān)應(yīng)用30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于深度學(xué)習(xí)的腦腫瘤檢測方法32-53
• 3.1 檢測方法設(shè)計32-34
• 3.2 預(yù)處理34-44
• 3.3 腦腫瘤的檢測44-47
• 3.4 后處理47-51
• 3.5 本章小結(jié)51-53
• 第四章 實驗結(jié)果與分析53-71
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)53-54
• 4.2 預(yù)處理結(jié)果分析54-59
• 4.3 學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置59-64
• 4.4 后處理結(jié)果分析64-66
• 4.5 腦腫瘤檢測實驗結(jié)果分析66-70
• 4.5.1 和真值之間的比較66-69
• 4.5.2 和其他方法之間的比較69-70
• 4.6 本章小結(jié)70-71
• 第五章 總結(jié)與展望71-73
• 5.1 全文總結(jié)71-72
• 5.2 后續(xù)工作展望72-73
• 致謝73-74
• 參考文獻74-83
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果83-84

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