發(fā)布時(shí)間：2020-04-10 05:19

【摘要】：腦膠質(zhì)瘤是最常見的原發(fā)性腦腫瘤,會(huì)對患者健康造成巨大威脅�；�于MRI的腦膠質(zhì)瘤分割是輔助醫(yī)生對腦膠質(zhì)瘤的外部形態(tài)進(jìn)行觀察、分析和診斷的重要手段。在目前提出的腦膠質(zhì)瘤分割方法中,基于傳統(tǒng)圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)的腦膠質(zhì)瘤分割方法效果不夠理想,因此基于深度學(xué)習(xí)的腦膠質(zhì)瘤分割方法被廣泛應(yīng)用。且在基于深度學(xué)習(xí)的腦膠質(zhì)瘤分割方法中,全卷積網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的腦膠質(zhì)瘤分割效果。針對目前全卷積網(wǎng)絡(luò)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(chǔ)上加入ResBlock機(jī)制,并在模型的輸入層添加高斯噪聲層進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),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(qiáng)的特征提取能力。同時(shí)在訓(xùn)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(zhì)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(zhì)瘤。針對二維全卷積網(wǎng)絡(luò)存在的三維空間信息獲取不足,以及三維全卷積網(wǎng)絡(luò)存在的顯存消耗問題,在2DResUnet的基礎(chǔ)上提出一種以級聯(lián)方式進(jìn)行腦膠質(zhì)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(luò)對腦膠質(zhì)瘤進(jìn)行分割,并使用DenseBlock,Attention以及多尺度融合等機(jī)制對模型結(jié)構(gòu)進(jìn)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(luò)的顯存消耗,因此能夠充分利用腦膠質(zhì)瘤圖像的多序列信息,進(jìn)一步地提高腦膠質(zhì)瘤的分割精度。通過BraTS數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型分割效果評估。使用BraTS18數(shù)據(jù)集進(jìn)行本地五折交叉驗(yàn)證,并使用BraTS17數(shù)據(jù)集進(jìn)行官方在線評估。評估結(jié)果顯示,DM-DA-Unet在BraTS17驗(yàn)證集上腦膠質(zhì)瘤分割結(jié)果的水腫區(qū)域、核心區(qū)域和增強(qiáng)區(qū)域的平均Dice Score分別達(dá)到0.90,0.80,0.74,平均敏感度分別達(dá)到0.89,0.77,0.75,與當(dāng)前在BraTS17驗(yàn)證集上最好的模型分割效果接近,能夠?qū)δX膠質(zhì)瘤進(jìn)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(zhì)瘤患者的多序列 MRI基于 MRI 的腦膠質(zhì)瘤及其周圍異常組織的分割便于醫(yī)生對患者腦膠質(zhì)瘤各個(gè)腫瘤組織的外部形態(tài)進(jìn)行觀察，同時(shí)也有利于醫(yī)生對腦膠質(zhì)瘤進(jìn)行基于影像學(xué)的分析和進(jìn)一步的治療，所以腦膠質(zhì)瘤的分割被認(rèn)為是腦膠質(zhì)瘤患者 MRI 分析中的一個(gè)首要步驟。由于腦膠質(zhì)瘤具有不同的惡性程度以及多個(gè)腫瘤組織區(qū)域，同時(shí)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(zhì)瘤區(qū)域進(jìn)行手工分割需要花費(fèi)大量的時(shí)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(jìn)行區(qū)域分割，容易受到圖像的生成質(zhì)量以及標(biāo)注者的個(gè)人因素影響，導(dǎo)致分割質(zhì)量良莠不齊，出現(xiàn)錯(cuò)誤分割和分割多余區(qū)域的情況。因此，在臨床實(shí)踐中非常需要腦膠質(zhì)瘤分割精度良好的全自動(dòng)分割方法來對腦膠質(zhì)瘤進(jìn)行分割。然而，目前設(shè)計(jì)分割精度良好的全自動(dòng)腦膠質(zhì)瘤分割方法仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題，這里主要有三個(gè)原因：

(a)腫瘤水腫 (b)非增強(qiáng)腫瘤核心 (c)增強(qiáng)及壞死核心 (d)腦膠質(zhì)瘤的四種腫瘤區(qū)域圖 2-1 腦膠質(zhì)瘤的腫瘤區(qū)域劃分為了更好地在臨床上得到應(yīng)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(zhì)瘤分割的真實(shí)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(shè)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(qiáng)腫瘤核心區(qū)域以及壞死核心區(qū)域，將它們進(jìn)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(shè)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(jìn)行觀察；對于上述的增強(qiáng)腫瘤核心區(qū)域，則被指定為“增強(qiáng)腫瘤核心”（Enhancing Tumor Core）區(qū)域，簡稱為增強(qiáng)區(qū)域或 ET 區(qū)域，并設(shè)定該區(qū)域的掩碼值為 4，同時(shí)該區(qū)域在 T1ce 序列上容易進(jìn)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(shè)定其掩碼值為 0。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R739.41;TP18;TP391.41

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本文編號(hào)：2621806