發(fā)布時間：2020-05-12 02:57

【摘要】：目前,應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)處理醫(yī)學(xué)上的癌癥問題已成為一種趨勢。甲狀腺乳頭狀癌是一種臨床癥狀不典型、發(fā)病率高且不易診斷的常見疾病,常用的診斷方法是超聲技術(shù)。其超聲圖像特征主要表現(xiàn)為邊界不清、回聲不均、形態(tài)不規(guī)則、結(jié)節(jié)內(nèi)部有點(diǎn)狀或微小鈣化等,多以二維灰階呈現(xiàn),分辨率低,內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜,癌癥特征不明顯,難以分辨。而甲狀腺乳頭狀癌超聲檢查的準(zhǔn)確性與診斷者對超聲圖像的認(rèn)知和理解有密切的聯(lián)系,存在主觀上的判斷及誤判。因此,如何對甲狀腺乳頭狀癌進(jìn)行準(zhǔn)確快速的診斷顯得非常重要。本文利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決甲狀腺乳頭狀癌超聲圖像的識別問題,為醫(yī)生提供技術(shù)支持從而更快更準(zhǔn)確的對甲狀腺乳頭狀癌患者進(jìn)行診斷。為此,提出了一種能夠自動識別甲狀腺乳頭狀癌的超聲圖像的方法。即對對象檢測網(wǎng)絡(luò)Faster RCNN進(jìn)行改進(jìn)得到一種適用于甲狀腺乳頭狀癌超聲圖像特征識別的檢測方法。主要內(nèi)容如下:介紹深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究歷史與意義,并重點(diǎn)介紹其基本原理,包括它的結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)以及工作機(jī)制。針對利用人工識別甲狀腺乳頭狀癌超聲圖像的諸多不確定性,本文采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征。以基于區(qū)域檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),結(jié)合Fast RCNN框架和RPN區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了甲狀腺乳頭狀癌超聲圖像識別方案,并將該方案進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以及結(jié)果分析。還與基于Theano的Keras框架設(shè)計(jì)的甲狀腺乳頭狀癌超聲圖像識別的方法進(jìn)行對比分析,確定了本文設(shè)計(jì)的方案更好。最后將該方案與人工識別進(jìn)行對比,結(jié)果表明,該方案取得的效果更好,更有利于分析患者的病情。針對第三章設(shè)計(jì)的甲狀腺乳頭狀癌超聲圖像識別方案,其識別效果雖然優(yōu)于人工,但是識別的準(zhǔn)確率仍然不夠,因此,通過對對象檢測網(wǎng)絡(luò)Faster RCNN進(jìn)行改進(jìn)提出了一種更適用于甲狀腺乳頭狀癌超聲圖像特征識別的檢測方法。第一,通過連接Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)中共享卷積層的第四層和第五層,再進(jìn)行歸一化;第二,在輸入的時候采用多尺寸的超聲圖像;第三,根據(jù)甲狀腺乳頭狀癌超聲圖像的幾大主要特征進(jìn)行分類,輸出詳細(xì)的超聲圖像診斷報告。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比原始的Faster RCNN網(wǎng)絡(luò)對甲狀腺乳頭狀癌的超聲圖像特征識別,本文的方法識別精度更高,訓(xùn)練時間較短,且效率高。
【圖文】：

圖 2-5 ReLU 與 Tanh 比較示意圖[50]Fig.2-5 Comparison of ReLU and Tanh[50]絡(luò)的輸出層輸出具有特征的圖像信息，并需要對提

圖 2-7 RCNN 流程圖[53]Fig.2-7 RCNN flow chart[53]CNN 在進(jìn)行目標(biāo)檢測時存在明顯的幾個問題：一，多個候選區(qū)域?qū)?yīng)的圖像需要預(yù)先提取，，占用磁盤空間較大；
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R736.1;R445.1;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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1 曾波波;王貴錦;林行剛;;基于顏色自相似度特征的實(shí)時行人檢測[J];清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年04期

2 高明;;甲狀腺癌的診療進(jìn)展及策略[J];中華耳鼻咽喉頭頸外科雜志;2010年11期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 毛克明;指紋圖像處理與匹配技術(shù)研究[D];東北大學(xué)　;2009年

本文編號：2659528