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《山东大学》 2018年
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多模态MRI脑肿瘤图像分割方法研究

王瑞  
【摘要】:现阶段恶性肿瘤是我国居民死亡的主要原因之一,其中脑肿瘤在人群中的发病率较高,脑胶质瘤更是最常见的原发性脑肿瘤。随着现代成像技术的不断发展,尤其是MRI成像技术,为我们评估脑肿瘤的情况和选择治疗方案提供了有利的帮助。脑肿瘤分割的精准度更是医生诊断患者病症信息的关键。脑肿瘤结构复杂、形状多变、灰度不均匀以及在不同的患者身上表现出相当大的差异性。人工分割MRI脑肿瘤图像耗时耗力,并且常常会受到主观差异的影响。由于以上原因,许多研究人员致力于开发半自动或自动脑肿瘤分割方法。首先本文使用了一种基于超像素的分割方法。图像预处理后采用超像素SLIC算法来进行图像分割,随后从超像素块中提取灰度统计特征和纹理特征。其中灰度统计特征包括均值、标准差、偏态和峰值等,纹理特征使用的是灰度共生矩阵和局部二进制模式。最后使用SVM分类器用于将每个超像素块分类为肿瘤区域或非肿瘤区域。然后本文又采用了一种基于全卷积神经网络的U-Net全自动脑肿瘤分割方法。我们首先使用Elastic变换进行数据增强,初始化U-Net参数后,使用Adam优化器来进行学习优化。通过参数构建完全的U-Net网络,就可实现脑肿瘤的自动分割。。最后本文采用了 DSC、Senstivity、Specificity作为统一的评价标准来比较两种方法。虽然基于全卷积神经网络的U-net分割方法和基于超像素的分割方法最终都取得了令人满意的结果,但是前者结果更为优秀、方法更为先进。本文提供的两种方法,可以在无人工干预的情况下对患者脑肿瘤图像产生特异性的分割,对诊断、治疗具有临床指导意义。
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:R739.41;TP391.41

【参考文献】
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