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基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺器官CT影像分割算法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-28 04:21
  通過計(jì)算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography,CT)技術(shù),可以獲取大量多視角、多方位的腹部CT影像;诟共緾T影像實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的胰腺器官分割是計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)進(jìn)行疾病診斷、醫(yī)學(xué)影像分析、腫瘤消融手術(shù)規(guī)劃的前提和關(guān)鍵步驟。但是,腹部CT影像中相鄰器官間模糊的邊界與高灰度相似性等特點(diǎn),以及在不同病人之間胰腺器官的位置、形狀、大小的差異性,為胰腺器官分割帶來一定的挑戰(zhàn)。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割領(lǐng)域的出色表現(xiàn)展示了其超強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,為胰腺器官分割提供了新的研究思路。因此,本文圍繞著基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺器官分割展開了以下研究工作:(1)胰腺器官在CT切片中有非常不同的尺度和形狀,需要合適大小的感受野才能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的分割結(jié)果。因此本文使用k U-Net網(wǎng)絡(luò),通過兩個(gè)U-Net子網(wǎng)絡(luò)在不同尺度的CT切片上協(xié)作,完成CT切片內(nèi)部的多尺度上下文信息提取。另一方面,醫(yī)學(xué)CT影像中,上下層切片之間具有空間連續(xù)性,即相鄰切片之間存在空間上的序列上下文信息。因此本文在使用k U-Net網(wǎng)絡(luò)提取切片內(nèi)部上下文信息的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步設(shè)計(jì)了雙向卷積門控循環(huán)網(wǎng)絡(luò)(Bi-Directional Convol...

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1不同病人的正常胰腺器官CT影像

圖1不同病人的正常胰腺器官CT影像

西北大學(xué)碩士學(xué)位論文6性(圖1)以及相鄰器官間模糊的邊界和高灰度相似性等特點(diǎn),為其自動(dòng)分割帶來一定的挑戰(zhàn),因此目前胰腺器官分割效果仍然比較有限。相比于腹部其他器官的分割效果,如肝臟,膽囊等,胰腺器官分割的準(zhǔn)確性仍然具有較大的提升空間。總體而言,上述胰腺器官分割的研究工作,大多數(shù)都....


圖2醫(yī)學(xué)腹部CT影像數(shù)據(jù)示例

圖2醫(yī)學(xué)腹部CT影像數(shù)據(jù)示例

西北大學(xué)碩士學(xué)位論文10例病人的CT影像數(shù)據(jù),但是在實(shí)際中,一例病人的CT影像數(shù)據(jù)往往由幾百張這樣的切片組成,切片數(shù)量越多,每張切片代表的厚度越薄,這樣CT影像中包含的人體組織信息也越豐富。圖2醫(yī)學(xué)腹部CT影像數(shù)據(jù)示例在一例CT影像數(shù)據(jù)中,相鄰切片之間具有很強(qiáng)的空間連續(xù)性,如圖3....


圖3一例CT影像數(shù)據(jù)中相鄰的三張切片

圖3一例CT影像數(shù)據(jù)中相鄰的三張切片

西北大學(xué)碩士學(xué)位論文10例病人的CT影像數(shù)據(jù),但是在實(shí)際中,一例病人的CT影像數(shù)據(jù)往往由幾百張這樣的切片組成,切片數(shù)量越多,每張切片代表的厚度越薄,這樣CT影像中包含的人體組織信息也越豐富。圖2醫(yī)學(xué)腹部CT影像數(shù)據(jù)示例在一例CT影像數(shù)據(jù)中,相鄰切片之間具有很強(qiáng)的空間連續(xù)性,如圖3....


圖6C-GRU網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

圖6C-GRU網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

第二章基于切片上下文信息的級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胰腺器官分割算法132D切片在不同尺度下的內(nèi)部上下文信息特征,在此基礎(chǔ)上,后續(xù)的RNN子網(wǎng)絡(luò)就可以將注意力集中在提取2D切片的空間連續(xù)序列信息上。2.3級(jí)聯(lián)kU-Net網(wǎng)絡(luò)和BDC-GRU網(wǎng)絡(luò)的胰腺器官分割算法通過kU-Net網(wǎng)絡(luò)提取切片內(nèi)....



本文編號(hào):3913468

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