發(fā)布時間：2020-04-10 05:19

【摘要】：腦膠質瘤是最常見的原發(fā)性腦腫瘤,會對患者健康造成巨大威脅�；�于MRI的腦膠質瘤分割是輔助醫(yī)生對腦膠質瘤的外部形態(tài)進行觀察、分析和診斷的重要手段。在目前提出的腦膠質瘤分割方法中,基于傳統(tǒng)圖像處理和機器學習的腦膠質瘤分割方法效果不夠理想,因此基于深度學習的腦膠質瘤分割方法被廣泛應用。且在基于深度學習的腦膠質瘤分割方法中,全卷積網(wǎng)絡模型具有良好的腦膠質瘤分割效果。針對目前全卷積網(wǎng)絡模型存在的感受野較小、模型深度較淺以及編碼解碼過程信息損失較大等問題,提出2DResUnet(2D Residual Block Unet)模型。該模型在Unet模型的基礎上加入ResBlock機制,并在模型的輸入層添加高斯噪聲層進行數(shù)據(jù)增強,以及使用二維卷積層替換池化層,因此相較于原始Unet模型具有更強的特征提取能力。同時在訓練過程中通過使用Generalised Dice Loss與Weighted Cross Entropy之和作為損失函數(shù),從而緩解了腦膠質瘤數(shù)據(jù)中存在的類別不均衡的現(xiàn)象,能夠有效分割腦膠質瘤。針對二維全卷積網(wǎng)絡存在的三維空間信息獲取不足,以及三維全卷積網(wǎng)絡存在的顯存消耗問題,在2DResUnet的基礎上提出一種以級聯(lián)方式進行腦膠質瘤分割的DM-DA-Unet(Dual Multidimensional Dense Attention Unet)模型,該模型在不同階段使用不同維度的全卷積網(wǎng)絡對腦膠質瘤進行分割,并使用DenseBlock,Attention以及多尺度融合等機制對模型結構進行優(yōu)化,以及使用固定區(qū)域采樣的方式減少三維卷積網(wǎng)絡的顯存消耗,因此能夠充分利用腦膠質瘤圖像的多序列信息,進一步地提高腦膠質瘤的分割精度。通過BraTS數(shù)據(jù)集進行模型分割效果評估。使用BraTS18數(shù)據(jù)集進行本地五折交叉驗證,并使用BraTS17數(shù)據(jù)集進行官方在線評估。評估結果顯示,DM-DA-Unet在BraTS17驗證集上腦膠質瘤分割結果的水腫區(qū)域、核心區(qū)域和增強區(qū)域的平均Dice Score分別達到0.90,0.80,0.74,平均敏感度分別達到0.89,0.77,0.75,與當前在BraTS17驗證集上最好的模型分割效果接近,能夠對腦膠質瘤進行精確分割。
【圖文】：

(a) T1 序列 (b) T1ce 序列 (c) T2 序列 (d) Flair 序列圖 1-1 腦膠質瘤患者的多序列 MRI基于 MRI 的腦膠質瘤及其周圍異常組織的分割便于醫(yī)生對患者腦膠質瘤各個腫瘤組織的外部形態(tài)進行觀察，同時也有利于醫(yī)生對腦膠質瘤進行基于影像學的分析和進一步的治療，所以腦膠質瘤的分割被認為是腦膠質瘤患者 MRI 分析中的一個首要步驟。由于腦膠質瘤具有不同的惡性程度以及多個腫瘤組織區(qū)域，同時腦部 MRI 是多模態(tài)且層數(shù)較多的三維掃描圖像，所以對腦膠質瘤區(qū)域進行手工分割需要花費大量的時間和人力。此外，手工分割往往基于人眼觀察到的圖像亮度進行區(qū)域分割，容易受到圖像的生成質量以及標注者的個人因素影響，導致分割質量良莠不齊，出現(xiàn)錯誤分割和分割多余區(qū)域的情況。因此，在臨床實踐中非常需要腦膠質瘤分割精度良好的全自動分割方法來對腦膠質瘤進行分割。然而，目前設計分割精度良好的全自動腦膠質瘤分割方法仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，這里主要有三個原因：

(a)腫瘤水腫 (b)非增強腫瘤核心 (c)增強及壞死核心 (d)腦膠質瘤的四種腫瘤區(qū)域圖 2-1 腦膠質瘤的腫瘤區(qū)域劃分為了更好地在臨床上得到應用，BraTS 比賽將上述的四種腫瘤區(qū)域再合并為三種相互包容的腫瘤區(qū)域，，并以此作為腦膠質瘤分割的真實掩碼，如圖 2-2 所示。對于上述的周圍水腫區(qū)域，被指定為“全腫瘤”（WholeTumor）區(qū)域，簡稱為水腫區(qū)域或WT 區(qū)域，并設定該區(qū)域的掩碼值為 2，該區(qū)域在 T2 序列和 FLAIR 序列較容易觀察；對于上述的非增強腫瘤核心區(qū)域以及壞死核心區(qū)域，將它們進行合并然后指定為“腫瘤核心”（Core Tumor）區(qū)域，簡稱為核心區(qū)域或 CT 區(qū)域，并設定該區(qū)域的掩碼值為 1，該區(qū)域容易在 T1 和 T1ce 序列上進行觀察；對于上述的增強腫瘤核心區(qū)域，則被指定為“增強腫瘤核心”（Enhancing Tumor Core）區(qū)域，簡稱為增強區(qū)域或 ET 區(qū)域，并設定該區(qū)域的掩碼值為 4，同時該區(qū)域在 T1ce 序列上容易進行觀察。最后，對于正常組織和非腦部區(qū)域的背景像素均設定其掩碼值為 0。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R739.41;TP18;TP391.41

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本文編號：2621806