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基于多参数磁共振图像和深度学习的肝癌分割方法研究

陈亮亮  
【摘要】:肝细胞癌(Hepatocellular Carcinoma,HCC)是世界上致死率最高的常见癌症之一。在HCC治疗的过程中,基于医学影像的病变区的精准分割对肿瘤边界的划定以及肿瘤体积的测量非常重要。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)由于其无创性和软组织分辨率高等优点已成为主要的HCC影像学检查手段。多种参数的MRI图像可以从不同角度反映肿瘤信息,相互结合能够更精准的识别肿瘤。临床上,一般通过医生手动勾画完成HCC肿瘤分割,繁琐且耗时,易因医生诊断经验不同造成主观差异。近年来,机器学习尤其是深度学习技术在医学图像处理领域取得了重大突破。深度学习算法可以自主学习肿瘤特征,挖掘潜在的高维语义信息,达到肿瘤自动识别、分割的目的。因此,我们首创性地将深度学习应用到基于多参数MRI的HCC肿瘤分割领域,利用多种MRI图像分割的肿瘤结果构建多输入模式的深度网络,以准确、快速、客观地进行HCC肿瘤分割。为研究不同的图像输入对HCC肿瘤分割效果的影响,我们提出了基于单参数MRI和多参数MRI的两种分割思路。首先,我们根据临床医生的经验,使用基于Gd-EOB-DTPA显影剂的增强MRI(简称EOB)图像,提出基于深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的分割方案。针对小肿瘤识别率低的问题,我们改进深度网络架构保留图像空间分辨率,保留图像中小肿瘤空间尺度信息。我们共采集了51个患者的EOB数据,并基于留一法完成交叉验证。基于患者个体计算的平均Dice系数(Dice’s Coefficient,DSC)达到0.722,平均Sensitivity达到0.708,平均Precision达到0.792,相比已有研究提升较大。其次,我们采用EOB图像和门静脉期(简称Portal)两种参数MRI图像,基于深度融合网络(Deep Fused Network,DFN)完成融合,进行HCC肿瘤的分割。目的是通过不同MRI图像信息互补,改善基于单参数MRI图像的DCNN分割方法出现的假阳性和假阴性等问题。为了防止DFN过拟合,我们设计了随机数据训练策略对网络的各个子模块分别训练。为了探究DFN处理两种MRI图像信息的机制,我们对每一种MRI图像分别设计了单输入实验,证明了不同MRI图像的输入可以抑制假阳性,减少假阴性。同样,我们共使用51个患者的MRI数据,基于留一法完成交叉验证。基于患者个体的平均DSC达到0.771,平均Sensitivity达到0.751,平均Precision达到0.803,比基于单参数MRI图像的分割有较大提高。以上结果表明,我们提出的深度学习方法,实现了多种参数MRI图像的信息融合,相比基于单参数的DCNN方法分割性能更佳,体现了基于深度学习和多参数MRI实现HCC病灶分割的良好前景。但是,本研究提出的分割方法是基于二维图像实现的,未能充分利用三维数据的空间关联性。另外,我们的算法只是基于有肿瘤的图像进行训练和测试,在不含肿瘤的MRI图像上的分割性能还未经验证。在下一步的研究中,可以考虑应用三维分割的DCNN方法进行HCC肿瘤分割,并在所有的MRI图像(包含或者不包含病灶)上完成测试,以增加算法鲁棒性,以期为HCC的临床诊疗提供辅助。


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