血管分割與識(shí)別技術(shù)在臨床上具有重要意義,可輔助醫(yī)務(wù)人員快速地確定血管類型、形狀等參數(shù),以便更準(zhǔn)確地診斷和治療疾病。實(shí)現(xiàn)血管分割與識(shí)別的基礎(chǔ)是依賴于醫(yī)學(xué)成像設(shè)備的血管圖像的獲取,與當(dāng)前成像設(shè)備相比較而言,超聲成像具有安全性高、操作簡便等優(yōu)勢,因此本論文選擇超聲血管圖像為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。基于血管分割與識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢,結(jié)合超聲成像技術(shù)的優(yōu)勢,本論文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于SSD（Single Shot MultiBox Detector）與種子區(qū)域生長（Seeded Region Growing,SRG）的組合和全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Convolutional Networks,FCN）兩種方法的超聲血管圖像分割與識(shí)別軟件,并針對(duì)軟件的基礎(chǔ)功能模塊和涉及的算法模型展開研究,為獲取血管相關(guān)參數(shù)奠定了基礎(chǔ)。首先,根據(jù)第三方提供的MicrUs EXT-1H超聲模塊,結(jié)合需求分析說明,本論文基于SSD與SRG的組合和FCN兩種方法提出超聲血管圖像分割與識(shí)別軟件的整體設(shè)計(jì)方案,并對(duì)軟件的基礎(chǔ)功能模塊和算法模型設(shè)計(jì)進(jìn)行詳細(xì)描述。其次,因血管圖像處理的前提是圖像的獲取,基于這一需求,使用MFC創(chuàng)建對(duì)話框程序,并... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：100 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

血管圖像：(a)頸動(dòng)脈血Fig1.1Bloodvesselimage:(a)caro

參數(shù)以增加或減少超聲圖像中顯示的回波信息量；增益調(diào)整可以平衡回聲對(duì)比度，使囊狀結(jié)構(gòu)顯得無回聲，反射組織被填充；如果產(chǎn)生了足夠的回聲信息，增益調(diào)整可能會(huì)使超聲圖像變亮或變暗。4）圖像保存：由于在進(jìn)行分割算法研究時(shí)需要血管圖像數(shù)據(jù)作支撐，因此要求超聲成像系統(tǒng)應(yīng)用軟件要具有本地保存圖像、選擇圖像保存數(shù)量的功能。除上述主要的基礎(chǔ)功能以外，軟件還需具有人機(jī)交互功能，并要求其具有簡易性等。這些功能相結(jié)合、構(gòu)成超聲血管圖像分割與識(shí)別軟件的基礎(chǔ)功能模塊。圖2.5是軟件基礎(chǔ)功能模塊分析的思維導(dǎo)圖。圖2.5軟件基礎(chǔ)功能模塊分析Fig2.5Analysisofthebasicfunctionalmodulesofthesoftware②軟件基礎(chǔ)功能模塊的方案設(shè)計(jì)根據(jù)MicrUsEXT-1H超聲模塊、驅(qū)動(dòng)程序文件和基礎(chǔ)功能模塊相關(guān)的DLL文件，通過采用接口調(diào)用的方式實(shí)現(xiàn)超聲圖像顯示、狀態(tài)調(diào)整、參數(shù)調(diào)整、圖像保存等功能。該模塊在Windows10（簡稱WIN10）專業(yè)版系統(tǒng)、VisualStudio2013

2基于深度學(xué)習(xí)的超聲血管圖像分割與識(shí)別軟件設(shè)計(jì)方案15ultimate（簡稱VS2013）編程環(huán)境下開發(fā)完成，功能實(shí)現(xiàn)采用C/C++語言編寫、利用MFC（MicrosoftFoundationClasses，微軟基礎(chǔ)類庫）設(shè)計(jì)界面。為確保代碼的可讀性和可維護(hù)性，變量命名均使用小寫英文字母和下劃線的組合。2.2.2血管分割識(shí)別算法研究血管圖像分割與識(shí)別在臨床醫(yī)學(xué)上具有非常重要的意義，其實(shí)現(xiàn)可輔助醫(yī)務(wù)人員更精確地確定血管位置、形狀等以快速、準(zhǔn)確診斷和治療相關(guān)疾玻在軟件基礎(chǔ)功能模塊完成的基礎(chǔ)上，可進(jìn)行血管圖像采集實(shí)驗(yàn)。分割與識(shí)別算法是血管分割識(shí)別軟件的內(nèi)涵、核心，它在整個(gè)軟件中起著智能化的作用，使軟件能夠自動(dòng)準(zhǔn)確地確定血管位置、形狀等，從而獲得分割識(shí)別結(jié)果。因此，本論文針對(duì)血管分割識(shí)別算法進(jìn)行研究與設(shè)計(jì)，以解決軟件的核心問題。血管圖像分割與識(shí)別算法研究部分主要包括：頸動(dòng)脈和貴要靜脈血管圖像采集實(shí)驗(yàn)、分割與識(shí)別算法選擇與研究，具體分析如下。①血管圖像采集實(shí)驗(yàn)在醫(yī)生的指導(dǎo)下，在WIN10系統(tǒng)上，利用軟件基礎(chǔ)功能模塊，確定參數(shù)，將超聲圖像狀態(tài)調(diào)至運(yùn)行，然后以實(shí)驗(yàn)室成員為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，對(duì)其頸動(dòng)脈和貴要靜脈血管進(jìn)行圖像采集實(shí)驗(yàn)，采集的效果圖如圖2.6所示。(a)(b)圖2.6血管圖像：(a)頸動(dòng)脈血管圖像；(b)貴要靜脈血管圖像Fig2.6Bloodvesselimages:(a)carotidarteryimage;(b)venabasilicaimage②血管分割識(shí)別算法選擇雖然基于人工智能的圖像分割與識(shí)別方法計(jì)算復(fù)雜度較大，其精確度卻與其成正比，而且頸動(dòng)脈和貴要靜脈血管的分割與識(shí)別可以拓展應(yīng)用到其他血管或病灶區(qū)域的識(shí)別任務(wù)中，說明其普適性較好。因此，本論文采用人工智能圖像分割與識(shí)別算法對(duì)血管圖像進(jìn)行處理，但從應(yīng)用角度分析要為用戶提供更多選擇的可

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3005331