【摘要】：前列腺癌已成為嚴(yán)重危害老年男性健康的疾病,而前列腺癌檢測(cè)與診斷的第一步就是進(jìn)行前列腺組織分割。核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技術(shù)由于形成的圖像具有對(duì)比度好,過(guò)程對(duì)人體無(wú)輻射等優(yōu)點(diǎn),使得越來(lái)越多的人將MRI圖像作為前列腺相關(guān)疾病臨床檢查的一種方式。然而,手動(dòng)分割前列腺M(fèi)RI圖像,將會(huì)花費(fèi)醫(yī)生或相關(guān)專家大量的精力和時(shí)間。因此臨床上需要一種自動(dòng)的前列腺M(fèi)RI圖像分割算法。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative adversarial networks,GAN)自提出后由于其靈活的框架以及強(qiáng)大的性能,逐漸被應(yīng)用到各種圖像處理任務(wù)中,比如目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成、文本到圖像的轉(zhuǎn)換、超分重建等。本文就基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的前列腺M(fèi)RI圖像分割進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)本文研究了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)及其變體,嘗試將生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到前列腺M(fèi)RI圖像分割中,構(gòu)建了一種基于條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)帶和注意力機(jī)制的前列腺分割方法,使用錯(cuò)誤區(qū)域注意網(wǎng)絡(luò)從生成的前列腺掩膜圖片中通過(guò)打分的方式找出最不準(zhǔn)確的區(qū)域,最后通過(guò)校驗(yàn)器對(duì)最不準(zhǔn)確的區(qū)域進(jìn)行修正。(2)為了使得生成器能夠更好地捕獲前列腺的特征,本文在條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)判別器,增加的判別器與原判別器有相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),但是這兩個(gè)判別器的輸入尺寸不一樣,輸入尺寸小的判別器有較大的感受野,從而能捕獲全局特征,使得生成器生成全局連續(xù)的區(qū)域;而輸入尺寸大的判別器有較小的感受野,從而能捕獲局部特征,使得生成器生成局部連續(xù)的區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練之后,生成器能夠生成較為準(zhǔn)確的前列腺區(qū)域,從而完成前列腺區(qū)域的分割。(3)在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過(guò)程中,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練經(jīng)常是不穩(wěn)定的,為了保持網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性,本文將特征匹配損失函數(shù)作為整個(gè)損失函數(shù)的一部分。將生成的分割圖像或者手工分割的圖像同前列腺M(fèi)RI圖像一起輸入給判別器時(shí),判別器會(huì)提取輸入的特征以區(qū)別這兩者,生成器希望學(xué)習(xí)這樣的特征,使得生成的分割圖像特征與手工分割圖像的特征盡量匹配以“騙過(guò)”判別器。
【圖文】：

分割的目的在于通過(guò)提取出圖像中對(duì)人來(lái)說(shuō)有意義的信息，以便進(jìn)一步處理。圖像分割有廣泛的應(yīng)用，比如自動(dòng)駕駛、基于類容的圖像檢索、人臉檢測(cè)、物體檢測(cè)等。同分割比較相似的任務(wù)是分類，但是兩者又存在明顯的不同之處，如圖1.1[1]所示，上圖的網(wǎng)絡(luò)輸入圖像輸出主體貓的類別，下圖給網(wǎng)絡(luò)輸入圖片，網(wǎng)絡(luò)推斷出含有貓的像素的概率分布圖，進(jìn)而給出貓的輪廓。圖像分割在影像學(xué)診斷中大有用處。醫(yī)學(xué)影像包括很多信息，而通常僅一個(gè)或兩個(gè)組織是我們感興趣的，圖像分割可以允許我們看到感興趣的區(qū)域而移除不需要的信息。隨著技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像成像原理也多了起來(lái)，這給診斷帶來(lái)了方便，常用的成像原理包括磁共振成像 (MRI,MagneticResonanceImaging)[2]、X 射線(包括 CT)、正電子發(fā)射斷層掃描 (PET,PositronEmissionTomography)等。一方面醫(yī)學(xué)影像不像自然圖像那樣需要進(jìn)行多分類，往往只需要將器官或者病灶勾勒出來(lái)即可；另一方面

圖 1.2 左圖為醫(yī)學(xué)影像，右圖為分割結(jié)果Fig 1.2 The left picture shows the medical image, and the right picture shows the segmentationresult.醫(yī)學(xué)影像分割種類繁多，本文就其中的前列腺 MRI 圖像分割做了相應(yīng)的研究，其它器官的分割原理也是類似的。在美國(guó)和歐洲，前列腺癌是僅次于肺癌的癌癥死亡原因[3]。隨著我國(guó)老年人口的增加，前列腺癌的發(fā)病率也隨之增加，，因前列腺腫瘤而死亡的人數(shù)也在高升[4], 這嚴(yán)重威脅了國(guó)民的健康和福祉。核磁共振影像能夠提供功能性的組織信息以及解剖信息，具有多參數(shù)成像和分辨率高的特點(diǎn)，是檢查前列腺疾病的常用方法, 此外它能夠顯示前列腺同周圍其它組織的鄰近關(guān)系，可觀察到前列腺癌的擴(kuò)散情況。準(zhǔn)確地分割前列腺，對(duì)前列腺癌的診斷以及前列腺相關(guān)手術(shù)方案的設(shè)定是有幫助的，但傳統(tǒng)的人工逐切片前列腺分割是一項(xiàng)非常耗時(shí)耗力的工作，分割精度受專家個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的影響很大。因此，臨床應(yīng)用中迫切需要智能化的前列腺自動(dòng)分割方法。1.2 前列腺 MRI 圖像分割的國(guó)內(nèi)外研究狀況1.2.1 基于傳統(tǒng)方法的前列腺 MRI 圖像分割算法
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R445.2;R737.25;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 韓蘇軍;張思維;陳萬(wàn)青;李長(zhǎng)嶺;;中國(guó)前列腺癌發(fā)病現(xiàn)狀和流行趨勢(shì)分析[J];臨床腫瘤學(xué)雜志;2013年04期

本文編號(hào)：2590432