當(dāng)今社會個人生活水平不斷提高,人們越來越關(guān)注自身的健康。在體檢時,胸部X線影像分析結(jié)果需要等待很長時間,人們希望影像的處理速度在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上進一步提高。而且,在醫(yī)療圖像中胸部X線占據(jù)重要位置,其數(shù)量經(jīng)常在醫(yī)療機構(gòu)中產(chǎn)生大量的積壓,人們急切地需要利用自動化來加速處理胸部X線影像。人工智能系統(tǒng)被應(yīng)用于高精度胸部X線影像處理中,這使得醫(yī)院放射科醫(yī)務(wù)人員的工作量得到大量減少,讓醫(yī)務(wù)人員可以在相同的時間內(nèi)醫(yī)治更多的病人。利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出來的分類器對胸部X線影像進行分類比傳統(tǒng)的方法更好。對于胸部X線影像分類研究,當(dāng)前不存在一種方法可以達到百分之百的準(zhǔn)確率。為此,本文提出使用一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的新模型來替代深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)進行分類研究。本文構(gòu)建了對胸部X線影像分類的基于領(lǐng)域自適應(yīng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(DM-GAN)模型,通過訓(xùn)練模型產(chǎn)生性能優(yōu)異的分類器。同時,在漸進增長生成器和判別器的網(wǎng)絡(luò)層中,使用一系列分辨率由低到高的影像進行訓(xùn)練,在訓(xùn)練過程中我們添加新的卷積層,使得模型的細節(jié)越來越好。這樣訓(xùn)練的效果得到提升,生成器可以生成優(yōu)秀的胸部X光圖像,判別器的分類準(zhǔn)確度也可以得到提高。在模型訓(xùn)練中,胸部X線影像數(shù)據(jù)集分布存在著不平衡的問題,表示健康的正常醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)規(guī)模非常大,而氣胸、肺水腫等影像數(shù)據(jù)規(guī)模很小。本文通過向數(shù)據(jù)集中添加人工合成的醫(yī)學(xué)影像更好地解決了這一限制性問題。采用真實和人工圖像的組合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并用新的訓(xùn)練方法來訓(xùn)練DM-GAN模型,不僅平衡數(shù)據(jù)集并改善某些種類醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)的匱乏狀況,又能通過更加快速穩(wěn)定地訓(xùn)練來提高生成的圖片質(zhì)量使得判別器更容易進行區(qū)分。本文主要內(nèi)容如下:首先,介紹本文課題的研究前景,同時介紹與胸部X光分類相關(guān)的技術(shù)。敘述了什么是生成對抗網(wǎng)絡(luò),生成對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特點。說明了基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)(DCGAN)在胸部X光圖像中的應(yīng)用過程,以及在處理該問題上面的優(yōu)點。其次,本文提出對于胸部X光醫(yī)療圖像分類的基于領(lǐng)域自適應(yīng)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(DM-GAN),介紹了DM-GAN的模型結(jié)構(gòu),并詳細敘述了生成模型和判別模型的模型結(jié)構(gòu),說明了訓(xùn)練的過程。最后,進行對比試驗。通過訓(xùn)練DM-GAN產(chǎn)生的分類器效果與由訓(xùn)練DCGAN產(chǎn)生的分類器各自在胸部X光圖像分類中的效果進行比較。通過比較,直接展現(xiàn)出DM-GAN在胸部X光應(yīng)用中具有十分重要的意義,降低了醫(yī)務(wù)工作人員的工作量,減少了人們的等待時間,尤其對于病人而言,進一步降低了病痛對他們的傷害。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R816.4;TP391.41;TP183
【部分圖文】：

結(jié)構(gòu)示意圖

乘法操作過程，所以導(dǎo)致生成對抗網(wǎng)絡(luò)的第一層可以被稱為全連接層，但是結(jié)果被重塑成 維張量（ 維張量通常存儲圖像，那是因為樣本量占據(jù)張量 個字段），同時用作卷積疊加的開始[24]。對于判別器，最后的卷積層進行處理，然后輸入一個 函數(shù)的輸出。如一個舉例模型示意圖 所示

且總參數(shù)量只與卷積核的尺寸、通道數(shù)、層數(shù)相關(guān)，無關(guān)）之間的平衡。在所有的實驗中，對各個類別，各選 X 光圖像作為驗證集進行驗證，并選擇相同數(shù)量的胸部進行模型測試。

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本文編號：2809337