【摘要】：膝關(guān)節(jié)作為結(jié)構(gòu)最為復(fù)雜的人體關(guān)節(jié)常被感染或損傷,常見(jiàn)的膝關(guān)節(jié)相關(guān)疾病包括滑膜炎、滑膜增厚、囊腫等,醫(yī)生常采用醫(yī)療超聲圖像作為診斷手段。這些疾病在超聲中常常表現(xiàn)為有黑色的液體區(qū)域出現(xiàn),即病變區(qū)域,醫(yī)生也以此區(qū)域作為主要判斷依據(jù),所以該區(qū)域劃定的精確度影響著醫(yī)生的診斷。目前,在這些疾病診斷中完全依靠醫(yī)生的肉眼判斷,如此會(huì)浪費(fèi)人力物力且有一定的主觀性和人為誤差,所以為輔助醫(yī)生診斷甚至替代醫(yī)生診斷,本文就自動(dòng)分割膝關(guān)節(jié)病變區(qū)域和自動(dòng)識(shí)別膝關(guān)節(jié)常見(jiàn)疾病兩個(gè)方面進(jìn)行了研究。針對(duì)圖像自動(dòng)分割任務(wù),利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行語(yǔ)義分割,并對(duì)比三種常用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以達(dá)到更好分割效果,并分析了在將超聲圖像直接輸入到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)出現(xiàn)誤分割和邊緣分割效果偏差的原因,對(duì)此從三個(gè)角度加以改進(jìn),使分割衡量指標(biāo)有大幅度提高。一是利用空洞卷積擴(kuò)大感受野,并對(duì)“大視野”和“小視野”之間的平衡進(jìn)行了探討;二是采用Snakes模型算法將外輪廓收縮進(jìn)而去除外圍易被誤分割的區(qū)域;三是利用多通道學(xué)習(xí)的方法完善邊緣區(qū)域分割結(jié)果。針對(duì)膝關(guān)節(jié)病癥自動(dòng)識(shí)別任務(wù),認(rèn)為基于本數(shù)據(jù)集的分類與普通視覺(jué)圖像分類任務(wù)不同,應(yīng)屬于細(xì)粒度分類。首先利用殘差網(wǎng)絡(luò)對(duì)本數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類并對(duì)該網(wǎng)絡(luò)中用于分類的特征向量進(jìn)行了可視化,分析了該分類網(wǎng)絡(luò)精確度不高的原因。本文認(rèn)為各類別間圖像特征差距較小,提取的特征不能很好的適用于分類,為此提取得到更好的特征向量是提高精度的關(guān)鍵。所以采用圖嵌法進(jìn)行二次訓(xùn)練,將圖像表示成向量并映射到低維空間上,使同類圖像的特征向量在空間上距離更相近、不同類的特征向量間距離更遠(yuǎn)并結(jié)合分割結(jié)果,以得到更可分的特征向量,再經(jīng)過(guò)分類器,得到更好的分類效果。經(jīng)以上述算法優(yōu)化在分割任務(wù)中分割指標(biāo)中平均交并比在訓(xùn)練集和測(cè)試集中提高了約10%。病癥識(shí)別的過(guò)程中,經(jīng)二次訓(xùn)練的優(yōu)化分類精確度在訓(xùn)練集和測(cè)試集均提高近11%。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R445.1;R684;TP391.41
【圖文】：

圖 1-1 膝關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)圖檢查包括磁共振成像（MRI）、超音診斷（射線成像等，其中最常用的醫(yī)學(xué)影像診斷方式聲診斷。相比之下，超聲診斷具有成本便宜為準(zhǔn)確、無(wú)需侵入式檢測(cè)、可以反復(fù)掃描并

膝關(guān)節(jié)超聲檢查圖像

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本文編號(hào)：2728141