肝臟醫(yī)學(xué)圖像的精準(zhǔn)分割是輔助醫(yī)生對(duì)肝臟病癥患者進(jìn)行疾病診斷,形成準(zhǔn)確的術(shù)前規(guī)劃,術(shù)中指導(dǎo),術(shù)后評(píng)價(jià)的重要前提,對(duì)臨床手術(shù)起著很重要的指導(dǎo)作用。近些年來(lái),肝臟分割算法的研究雖然得到了較大的發(fā)展,但是仍然面臨一些亟待解決的難題,因此研究一種可以在臨床上應(yīng)用準(zhǔn)確、適用性強(qiáng)的肝臟分割算法顯得尤為重要。本文以圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ),以肝臟圖像的自動(dòng)、精準(zhǔn)分割為目標(biāo),重點(diǎn)研究了分水嶺算法、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在肝臟分割中的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了對(duì)肝臟圖像自動(dòng)精準(zhǔn)的分割。并對(duì)具有復(fù)雜輪廓的肝臟圖像實(shí)現(xiàn)了交互性分割,主要工作歸結(jié)如下:（1）以經(jīng)典的U-net為基礎(chǔ),結(jié)合分水嶺算法,提出了一種基于分水嶺修正與U-net的肝臟分割算法,主要解決全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分割背景復(fù)雜、肝臟邊界較模糊的肝臟影像數(shù)據(jù)容易錯(cuò)失位置信息的問(wèn)題。該算法利用U-net將淺層特征和深層語(yǔ)義特征相融合進(jìn)行分層學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì),得到肝臟圖像的初始分割結(jié)果,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合分水嶺算法對(duì)弱邊緣響應(yīng)良好的特點(diǎn),根據(jù)修正條件對(duì)初始分割結(jié)果進(jìn)行判斷,進(jìn)而利用分水嶺形成的超像素塊對(duì)其進(jìn)行修正,輸出最終的肝臟分割結(jié)果。通過(guò)在3DIRCADb和DataA... 

【文章來(lái)源】：陜西科技大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１腐蝕操作示意圖??

?陜西科技大學(xué)碩士學(xué)位論文???５ｂ?ｍ??結(jié)構(gòu)Ａ?結(jié)構(gòu)Ｂ?結(jié)構(gòu)Ａ膨脹后??圖２－２膨脹操作示意圖??Ｆｉｇ．?２－２?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｄｉｌａｔｉｎｇ??（２）開(kāi)運(yùn)算與閉運(yùn)算（Ｏｐｅｎｉｎｇ?ａｎｄ?Ｃｌｏｓｉｎｇ）：??開(kāi)運(yùn)算是先進(jìn)行腐蝕再進(jìn)行膨脹，其作用是用來(lái)消除小對(duì)象，在纖細(xì)出分離目標(biāo)對(duì)??象，平滑較大物體邊界的同時(shí)并不明顯改變其面積。Ｂ對(duì)Ａ的膨脹是所有位２的集合。??記Ａ與Ｂ開(kāi)運(yùn)算為Ａ〇Ｂ，定義為公式（２－３）。??ＡｃＢ＝（ＡＯＢ）十?Ｂ?（２－３）??開(kāi)運(yùn)算的運(yùn)算原理如圖２－３所示：??ＨＭ?ＷｆｆｆＭ??圓丨ｌ＿??開(kāi)操作前?開(kāi)操作－腐討操作（綠色）開(kāi)操作－膨脹操作（綠色＋黃色）??圖２－３開(kāi)運(yùn)算搮作示意圖??Ｆｉｇ．?２－３?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｏｐｅｎｉｎｇ??閉運(yùn)算是先進(jìn)行膨脹再進(jìn)行腐蝕，其作用是填充目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的細(xì)小空洞，連接臨近??目標(biāo)，并平滑邊界。記Ａ與Ｂ閉運(yùn)算為Ａ＊Ｂ，定義為公式（２－４）。??Ａ？Ｂ＝（Ａ？Ｂ）０Ｂ?（２－４）??閉運(yùn)算的運(yùn)算原理如圖２－４所示：?????Ｈｐ??開(kāi)操作前?閉操作－膨脹操作（綠色＋紅色）閉操作－腐蝕操作（黃色）??圖２－４閉運(yùn)算操作示意圖??Ｆｉｇ．?２－４?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｃｌｏｓｉｎｇ??通過(guò)以上四種形態(tài)學(xué)的基本知識(shí)可以生成許多其它形態(tài)學(xué)運(yùn)算，為后續(xù)的應(yīng)用奠定??理論基矗數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)具有計(jì)算量孝運(yùn)算簡(jiǎn)單可以并行運(yùn)算的特點(diǎn)，現(xiàn)如今已經(jīng)成為??圖像處理的重要研宄領(lǐng)域，在圖像分割上也得到了廣泛的應(yīng)用。分水嶺算法是一種經(jīng)典??的

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于空間約束的模糊C均值聚類(lèi)肝臟CT圖像分割[J]. 王榮淼,張峰峰,詹蔚,陳軍,吳昊.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2019(11)
[2]基于改進(jìn)分水嶺分割算法的致密熒光微滴識(shí)別[J]. 劉聰,董文飛,蔣克明,周武平,張濤,黎海文.  中國(guó)光學(xué). 2019(04)
[3]基于序列間先驗(yàn)約束和多視角信息融合的肝臟CT圖像分割[J]. 彭佳林,揭萍.  電子與信息學(xué)報(bào). 2018(04)
[4]基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肝臟CT影像分割研究[J]. 郭樹(shù)旭,馬樹(shù)志,李晶,張惠茅,孫長(zhǎng)建,金蘭依,劉曉鳴,劉奇楠,李雪妍.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(18)
[5]結(jié)合先驗(yàn)稀疏字典和空洞填充的CT圖像肝臟分割[J]. 王雪虎,楊健,艾丹妮,王涌天.  光學(xué)精密工程. 2015(09)
[6]基于最優(yōu)值搜索框架的CT序列圖像肝臟分割[J]. 李登旺,王杰,陳進(jìn)琥,李洪升.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2016(07)
[7]基于先驗(yàn)信息水平集方法的肝臟CT序列圖像自動(dòng)分割[J]. 趙于前,閆桂霞,徐效文,鄒潤(rùn)民.  中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(04)
[8]改進(jìn)的Fast Marching肝臟分割方法[J]. 宋曉,黃曉陽(yáng),王博亮.  信號(hào)處理. 2014(06)
[9]基于先驗(yàn)形狀信息核圖割模型的肝臟分割方法[J]. 羅清,林偉,秦文健.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2014(06)
[10]基于層次上下文活動(dòng)輪廓的三維CT肝臟圖像分割[J]. 吉宏偉,何江萍,楊新.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2014(02)

碩士論文
[1]基于改進(jìn)FCN的CT肝臟影像自動(dòng)分割算法研究[D]. 張杰妹.南昌航空大學(xué) 2019
[2]特定醫(yī)學(xué)圖像分割算法研究及可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 丁新輝.河南大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3603237