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基于Mask R-CNN的前列腺TRUS圖像分割方法研究

發(fā)布時間:2025-02-08 16:26
  隨著國民生活水平的日益提高,前列腺疾病目前成為對男性群體健康的最大威脅之一。經(jīng)直腸超聲圖像(TRUS)具有實時、廉價和無損的優(yōu)點,在前列腺疾病的預防、診斷和治療中被廣泛的應用。特別在前列腺癌癥的治療和診斷中,活檢針放置等臨床應用的需求日益增加,快速及精確的TRUS圖像分割成為了一項必不可少的技術(shù)需求。由于傳統(tǒng)的手動分割TRUS圖像分割方法不僅依賴診斷醫(yī)生的經(jīng)驗,而且分割效率低。因此,高效、精確的TRUS圖像分割成為實時前列腺癌變精準手術(shù)的關(guān)鍵之一。本文提出了基于Mask R-CNN的TRUS圖像分割方法TSNet(TRUS Segmentation Network)。利用MFPN網(wǎng)絡在多尺度特征圖上通過控制通道規(guī)模來強化特征。為了有效利用不同尺度下的特征,網(wǎng)絡采用自上而下的側(cè)向連接,并在不同尺度的特征上進行預測,不斷重復這個過程,產(chǎn)生含有豐富語義特征的特征并將特征融合。在RPN階段提出E-OHEM優(yōu)化算法和新的Anchor機制,根據(jù)TRUS圖像前列腺目標區(qū)域的尺寸統(tǒng)計來改變Anchor比例。在小批量采樣過程中按照一定比例的正負樣本進行隨機采樣,并使用非極大抑制移除重疊度高的感興趣區(qū)域,不...

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1前列腺TRUS圖像

圖1-1前列腺TRUS圖像

第一章緒論1第一章緒論1.1課題研究背景及意義男性人群當中前列腺癌是最為常見的癌癥,根據(jù)AmericanCancerSociety的最新的調(diào)查發(fā)現(xiàn),2019年美國大約有191930的新增前列腺癌癥的患者,并且有33330人死于前列腺癌,約有九分之一的男性一生中將被診斷患有前列腺癌....


圖2-4MaxPool運算

圖2-4MaxPool運算

天津工業(yè)大學碩士學位論文14變,但對于整體圖像而言,池化操作在加強主要特征的同時,減輕了對輸入數(shù)據(jù)的敏感程度,增強了魯棒性。在CNN網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中的連續(xù)卷積層之間插入池化層,不僅可以減少了空間尺寸,同時可以降低神經(jīng)網(wǎng)絡中的參數(shù)數(shù)量以及計算開銷。有時為了防止出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象也會加入適當尺....


圖2-6CNN與FCN對比示意圖

圖2-6CNN與FCN對比示意圖

第二章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎理論17圖2-6CNN與FCN對比示意圖原圖每經(jīng)過一次卷積和池化處理后生成特征圖尺寸大小都為卷積前的1/2,其中經(jīng)過pool3與pool4處理后的特征都需要保留。對圖像進行第五次卷積和池化處理后特征圖變?yōu)樵瓐D的1/32,而conv6和conv7之后操作在不....


圖2-8U-Net網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖

圖2-8U-Net網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖

天津工業(yè)大學碩士學位論文18一定程度上增大感受野,然而卻丟失相當一部分空間信息,這對于分割問題來說無疑是不可取的。2.3.2U-Net網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特性如圖2-8所示,U-Net作為語義分割網(wǎng)絡,其結(jié)構(gòu)是在FCN結(jié)構(gòu)的基礎上擴展而來的。該結(jié)構(gòu)分別由右側(cè)的上采樣部分和左側(cè)的特征提取兩部分....



本文編號:4031643

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