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《山东师范大学》 2019年
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基于卷积神经网络的脑部肿瘤MRI分割

滕菲  
【摘要】:脑部肿瘤作为脑部的高危疾病之一,又称颅内肿瘤或颅内占位性病变,具有扩张性和侵袭性生长,一旦占据大脑一定大小的空间,必然会导致颅内压升高,相邻脑组织受到压迫,导致中枢神经系统受到损伤,严重时将危及患者的生命安全。MRI图像具有高敏感度、多参数成像等显著特点,可显示出人体任意断面的解剖结构,对软组织的分辨率较高,无骨性伪影,因此在脑部肿瘤的诊断过程中具有极大的优势,是医生对脑部肿瘤进行诊断的常用设备。而使用计算机则能有效精确地实现脑部肿瘤MRI图像的自动分割,节省了医生工作时间,提高了诊断效率,已成为医学领域和图像处理方面研究人员不断探索的重点。本文所实现的脑部肿瘤分割是基于特征融合的卷积神经网络的深度学习网络结构,输入原始图像,首先对图像进行特征提取,滤波方式包含拉普拉斯、高斯、Gabor三种,再用卷积神经网络对处理后图像进行分割,然后融合分割后的四种具有不同特征的结果,最后对融合所得结果进行聚类处理,聚类处理基于高斯混合模型(GMM),后得到最终结果,这样的网络结构能够直接在像素水平对肿瘤图像完成语义分割。本文在提出的分割方法的基础上进行算法的拟真实验,选取不同阈值进行实验,根据得出的结果选择最优阈值,在确定最优阈值的基础上,对比不同特征组合的结果。数据表明四种特征组合后的分割结果也比单一特征图像要更加准确,在三种评价系数上均有提高,而与几种常见的、已知的分割方法进行对比结果表示,这样基于特征融合的图像分割方法不仅更为精确、性能更加优良,也大大缩短了网络训练速度。这一方法在体现自身优势的同时也有着不足,其使用的基本卷积神经网络,也就是CNN网络结构落后且无法有效地模拟空间关闭标签之间的直接依赖关系。针对这一点,本文对卷积神经网络分割部分进行了修改,用带级联结构的深度卷积神经网络(DCNN)进行图像分割,包括三个残差层和基于空洞空间金字塔池化模型(ASPP)的池化方法,同时为了更好地解决传统的DCNN中分类准确与分割精度对神经网络深度和池化次数的矛盾,搭配使用了条件随机场(CRF)进行分割结果的后处理。同样的,本次研究也对这一分割算法进行了仿真实验,在外部环境一致的前提下,将改造后的网络结构与改造前的进行对比,在选取的三种常用的评价标准上都有不同的提高,证实了这一网络结构的优势所在。本次实验还选取了没有采用ASPP结构的对照网络1和没有采用CRF的对照网络2进行对比,验证了结合了ASPP和CRF的深度卷积网络的分割效果要优于传统卷积神经网络的结论,以及结合特征融合的DCNN的脑部肿瘤分割方法的优势。
【学位授予单位】:山东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP183;R739.41;R445.2

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