發(fā)布時(shí)間：2024-06-28 23:24

　　心血管疾病是威脅人類健康的幾種重要疾病之一,不少家庭因此病而家破人亡、妻離子散,所以盡早發(fā)現(xiàn)并且及時(shí)治療對(duì)于病患來(lái)說(shuō)很重要。通常臨床醫(yī)生會(huì)根據(jù)心室的分割圖像來(lái)推導(dǎo)心室體積、射血分?jǐn)?shù)、心肌質(zhì)量等臨床參數(shù),有了這些參數(shù)就可以定量分析患者的心功能是否正常。由于右心室結(jié)構(gòu)比左心室復(fù)雜,而且右心室壁比左心室壁薄,使得右心室很容易與周圍組織混在一起,因此右心室分割一直是比較困難的,且專門針對(duì)右心室分割的文獻(xiàn)又比較少,所以本文主要對(duì)右心室分割問(wèn)題展開(kāi)研究。傳統(tǒng)的右心室圖像分割方法需要有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生作為指導(dǎo),分割過(guò)程費(fèi)時(shí)費(fèi)力,且分割效果還與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)有關(guān),導(dǎo)致分割方法很難在精度高的前提下又具有良好的泛化能力。因此提出一種分割精度高、速度快、泛化能力強(qiáng)的右心室分割算法有著非常重要的意義。本文在分析了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的右心室分割算法的缺點(diǎn)后,以Unet網(wǎng)絡(luò)和密集連接網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)提出了兩種改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)。其中基于Unet的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)使用samepadding的擴(kuò)展卷積解決了網(wǎng)絡(luò)感受野較小,網(wǎng)絡(luò)輸入輸出圖像大小不一致等問(wèn)題。另外根據(jù)實(shí)驗(yàn)圖像大小,去除了一個(gè)上采樣層和一個(gè)下采樣層,減少了網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算量。為了提升網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度又...

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及本文安排
第二章 醫(yī)學(xué)圖像分割綜述
    2.1 引言
    2.2 磁共振圖像相關(guān)知識(shí)
        2.2.1 磁共振成像原理
        2.2.2 磁共振圖像的特點(diǎn)
    2.3 醫(yī)學(xué)圖像分割的定義
    2.4 常用的醫(yī)學(xué)圖像分割方法
        2.4.1 基于邊緣的圖像分割方法
        2.4.2 基于區(qū)域的圖像分割方法
        2.4.3 基于特定理論的圖像分割方法
    2.5 本章小結(jié)
第三章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    3.1 引言
    3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
        3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.3 卷積層
        3.2.4 池化層
        3.2.5 全連接層
        3.2.6 激活函數(shù)
        3.2.7 損失函數(shù)
        3.2.8 優(yōu)化函數(shù)
    3.3 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理
    3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)的選擇
    3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差
    3.6 Keras深度學(xué)習(xí)框架的簡(jiǎn)介
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于二維全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的右心室分割
    4.1 引言
    4.2 數(shù)據(jù)集的介紹
    4.3 數(shù)據(jù)集預(yù)處理
    4.4 右心室分割評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.5 基于Unet網(wǎng)絡(luò)的右心室分割
        4.5.1 Unet網(wǎng)絡(luò)介紹
        4.5.2 Unet網(wǎng)絡(luò)原理
        4.5.3 Unet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練策略
        4.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.6 基于Unet改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的右心室分割
        4.6.0 擴(kuò)展卷積的介紹
        4.6.1 規(guī)范層的原理及作用
        4.6.2 drop out原理及作用
        4.6.3 改進(jìn)型的Unet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.6.4 訓(xùn)練策略
        4.6.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.7 基于改進(jìn)密集連接網(wǎng)絡(luò)的右心室分割
        4.7.1 密集連接網(wǎng)絡(luò)的介紹
        4.7.2 改進(jìn)后的密集連接網(wǎng)絡(luò)
        4.7.3 訓(xùn)練策略
        4.7.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.8 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號(hào)：3996813