腦是人體中最為重要和復(fù)雜的器官,腦部疾病會(huì)對(duì)人類(lèi)健康產(chǎn)生重大威脅。醫(yī)學(xué)影像技術(shù)可以用非入侵的方式取得腦部組織影像。將腦部醫(yī)學(xué)影像中不同組織、器官分割出來(lái)對(duì)于提升醫(yī)學(xué)診斷者對(duì)正常的、有病變器官的診斷能力有重大意義。人工分割影像中的不同組織器官費(fèi)時(shí)、費(fèi)力,且對(duì)于診斷者自身的水平要求較高。本文通過(guò)收集大量的醫(yī)學(xué)影像,設(shè)計(jì)了腦部醫(yī)學(xué)影像快速定位算法以及腦部影像分割算法,實(shí)現(xiàn)了腦部醫(yī)學(xué)影像自動(dòng)分割系統(tǒng)。本文的主要工作如下:1.構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集由兩部分組成,一部分是552例人類(lèi)電子計(jì)算機(jī)斷層掃描影像序列（CT）,另一部分是140例帶有標(biāo)簽且包含T1、T1₁mm、T1_IR和T2_FLAIR四種模態(tài)的磁共振成像序列（MRI）。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于目標(biāo)檢測(cè)的腦部影像快速定位算法。構(gòu)建了基于yolo改進(jìn)的多尺度檢測(cè)網(wǎng)絡(luò),使用密集投影、取最大連通區(qū)域和閾值分割的預(yù)處理方式,對(duì)醫(yī)學(xué)影像矢狀面剖面圖進(jìn)行處理,采用腦部影像中心剪裁和旋轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式進(jìn)行訓(xùn)練后,模型對(duì)于CT影像的的平均測(cè)試分類(lèi)IOU值達(dá)到96.4%,平均單幅的預(yù)測(cè)時(shí)長(zhǎng)保持在... 

【文章來(lái)源】：大連交通大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．３來(lái)自北京大學(xué)第三醫(yī)院的ＭＲＩ標(biāo)簽示例??Ｆｉｇ．?１．３?Ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆＬａｂｅｌ?ｄａｔａ?ｆｒｏｍ?Ｐｅｋｉｎｇ?Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ?Ｔｈｉｒｄ?Ｈｏｓｐｉｔａｌ??６??

?大連交通大學(xué)全日制專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位論文???？?＋?＋＋＋?＋善私＋＋?＋?本＋＋?■＋－＋？?＋＼＾＋＿，３＾－??？？？?＋ｒ：＿ｆ％?＇立?＋?＋?，二＋??？？：？？？：？？＞，?？：？０：＋??？？？？＋：＞＋，＋＋?：身二？？：？？?：?＋?二＇：??．？？：ｉ＋；Ｗ?卜：ｉＶ＋?＋：，＋?：＋??（ａ）極坐標(biāo)?（ｂ）笛卡爾坐標(biāo)??（ａ）Ｐｏｌａｒ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ?（ｂ）Ｃａｒｔｅｓｉａｎ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ??圖２．１數(shù)據(jù)不同表示示例??Ｆｉｇ．?２．１?Ｅｘａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ?ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ?ｏｆ?ｄａｔａ??４．誤差、過(guò)擬合、欠擬合、容量??誤差：誤差包括訓(xùn)練誤差（ｔｒａｉｎｉｎｇ?ｅｒｒｏｒ）和泛化誤差（ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ?ｅｒｒｏｒ），深度??學(xué)習(xí)的核心目標(biāo)就是是降低泛化誤差；過(guò)擬合：過(guò)擬合是指訓(xùn)練誤差和和測(cè)試誤差之間??的差距太大；欠擬合：欠擬合是指模型不能在訓(xùn)練集上獲得足夠低的誤差；容量：模型??的容量是指其擬合各種函數(shù)的能力。??容量和誤差之間的典型關(guān)系，圖２．２所示。訓(xùn)練誤差和測(cè)試誤差表現(xiàn)得非常不同。??在圖的左端，訓(xùn)練誤差和泛化誤差都非常高。這是欠擬合機(jī)制（Ｕｎｄｅｒｆｉｔｔｉｎｇｒｅｇｉｍｅ）。??當(dāng)我們?cè)黾尤萘繒r(shí)，訓(xùn)練誤差減小，但是訓(xùn)練誤差和泛化誤差之間的間距卻不斷擴(kuò)大。??最終，這個(gè)間距的大小超過(guò)了訓(xùn)練誤差的下降，我們進(jìn)入到了過(guò)擬合機(jī)制（Ｏｖｅｒｆｉｔｔｉｎｇ??ｒｅｇｉｍｅ），其中容量過(guò)大，超過(guò)了最佳容量（Ｏｐｔｉｍａｌ?ｃａｐａｃｉｔｙ）??ｊ?一?？?ＴＶａ－ｉｎｉｎｇ?

?大連交通大學(xué)全日制專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位論文???在上述公式中，ｆ（ｘ，ｙ）函數(shù)值代表影像里ｘ行ｙ列上點(diǎn)的灰度值。ｗ（ｘ，ｙ）通常被稱(chēng)之??為卷積核、濾波器、響應(yīng)函數(shù)等等，而ａ和ｂ的值定義了濾波器ｗ（ｘ，ｙ）的大校從公式??２．１中，可以看出，卷積操作中有一個(gè)權(quán)重模板，這個(gè)模板按照一定的順序在影像上滑??動(dòng)，每滑動(dòng)一次后，會(huì)將卷積核的參數(shù)與像素值對(duì)應(yīng)起來(lái)做加權(quán)計(jì)算，計(jì)算結(jié)果就是這??個(gè)卷積核在影像上該點(diǎn)的響應(yīng)。卷積過(guò)程如圖２．３所示。??１ｘ１?１ｘ０?１ｘ１?〇?１?１ｘ１?１ｘ０?〇ｘｌ??〇ｘ〇?Ｉｘｉ?ｌｘ〇?１?４?０?ｌｘｏ?ｌｘｌ?Ｉｘｏ?４?３??〇ｘｌ?〇ｘＯ?Ｉｘｉ?１?０?〇ｘｌ?１ｘ０?１ｘ１??１?０?０?１?１?０?０?１??ｉｉｉ?ＦＩ－?ｉｉ〇??ｌｘ〇?Ｉｘｉ?１?４?３?０?ｌｘｌ?ｌｘ〇?ｌｘｌ?４?３??〇ｘ〇?〇ｘｉ?ｌｘ〇?１?２?０?０ｘ０?ｌｘｌ?ｌｊｊｏ?２?４??１ｘ１?〇ｘＯ?〇ｘｌ?１?１?〇ｘｌ?〇ｘＯ?１ｘ１??圖２．３卷積過(guò)程??Ｆｉｇ．?２．３?Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ?ｐｒｏｃｅｓｓ??圖２．３中，粉色部分即為在圖片上滑動(dòng)的卷積核，上面標(biāo)注了卷積核的參數(shù)。每個(gè)??卷積層里包含多個(gè)卷積核，使用不同的卷積核對(duì)輸入影像進(jìn)行滑動(dòng)卷積計(jì)算，將得到不??同的特征映射。低層卷積核提取影像的局部特征，高層的卷積核，可以提取圖片的全局??特征。輸出特征圖的每個(gè)參數(shù)值也可以被解釋為祌經(jīng)元的輸出，特征圖的數(shù)值與同一激??活層的鏈接共享參數(shù)。??激活函數(shù)：激活函數(shù)的主要功能是為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供非線(xiàn)性。如果卷積層被直接??輸入到下一層而沒(méi)有激活

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別上的應(yīng)用的研究[D]. 許可.浙江大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3102049