卵巢作為女性獨有的一種器官,是女性擁有健康體魄必不可少的一部分。卵巢疾病以其多樣性、多發(fā)性以及潛在的惡化性質(zhì),對女性的健康帶來不容忽視的影響。超聲檢查是當(dāng)前廣泛使用的卵巢疾病診斷方法,但是利用超聲成像設(shè)備獲取圖像并診斷病情需要醫(yī)生擁有多年臨床經(jīng)驗,且?guī)в幸欢ㄖ饔^性。本課題旨在利用當(dāng)前深度學(xué)習(xí)理論在圖像識別與分割領(lǐng)域的先進研究成果,將人工智能的手段應(yīng)用于卵巢疾病的臨床診斷。這樣可在無臨床超聲醫(yī)生參與的情況下,實現(xiàn)卵巢疾病的智能識別與卵巢疾病病灶區(qū)域的實例分割,為臨床醫(yī)學(xué)的智能發(fā)展提供幫助。為了實現(xiàn)這個目標(biāo),本課題在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卵巢常見疾病分類以及基于Mask RCNN的卵巢常見疾病病灶區(qū)域?qū)嵗指钸@兩個方面進行了研究,具體包括以下三個部分的工作。首先,在卵巢超聲圖像數(shù)據(jù)集的收集整理以及預(yù)處理方面,本課題與哈爾濱醫(yī)科大學(xué)附屬第四醫(yī)院的醫(yī)生們合作收集整理了就醫(yī)患者的卵巢超聲圖像數(shù)據(jù),共2269張。并根據(jù)醫(yī)生們歸好類的文件以及專業(yè)的卵巢疾病的超聲圖像診斷知識,制作了卵巢超聲圖像分類數(shù)據(jù)集以及卵巢常見疾病實例分割數(shù)據(jù)集的分類標(biāo)簽以及掩碼標(biāo)簽。接下來,本課題對卵巢超聲圖像分類數(shù)據(jù)集進行了常規(guī)... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省211工程院校985工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

全景分割的示例

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文病灶區(qū)域進行圖像分割，因此忽略病灶區(qū)域周邊的正常卵巢素，實現(xiàn)對卵巢常見疾病病灶的實例分割。如前所述，實例素級別上判斷單個目標(biāo)的輪廓，它能夠數(shù)出一張圖像上的同個數(shù)并將它們區(qū)分開來。對比深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的四類、語義分割、目標(biāo)檢測、以及實例分割，如圖 1-2 所示，實類中的卷積層實現(xiàn)特征提取，利用目標(biāo)識別實現(xiàn)多種類多個利用語義分割為單個目標(biāo)的提供掩碼�？梢哉f，實例分割是圖以及語義分割的復(fù)合模型，深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)到了良好的集成。

圖 3-1 Inception v1 即 GoogLeNet 中的 Inception 結(jié)構(gòu)寸的卷積核可以帶來更大的感受野，也意味著更多的參數(shù)，比如數(shù)是3 3卷積核的 25/9=2.78 倍。為了降低參數(shù)量，除了添加1 ，另一種方法是 VGG 結(jié)構(gòu)中采用的利用 2 個連續(xù)的 卷積來代卷積層，保持感受野范圍的同時又減少了參數(shù)量。而在 Inceptio采用了非對稱的卷積結(jié)構(gòu)拆分，將 n n分解成兩個一維的卷樣既可以進一步減少參數(shù)量，又可以使得網(wǎng)絡(luò)深度進一步增加的多樣性。本課題應(yīng)用的 Inception v3 模型總共有 46 層，由 11 個 成。在 Inception v3模型中共有 96 個卷積層。輸入圖像的尺寸為 2n_v3 擁有非常精妙的設(shè)計和構(gòu)造，整個網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和分支非常學(xué)習(xí)，隨機初始化網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)下，本課題在卵巢超聲圖像數(shù) Inception_v3 網(wǎng)絡(luò)模型，它的損失函數(shù)曲線如圖所示。由圖可見習(xí)的條件下，損失函數(shù)在大約 7 千次迭代后開始收斂。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3634143