基于深度学习的CTPA肺栓塞图像分割方法研究

发布时间：2021-06-16 09:49

　　急性肺栓塞是一种由内源性或者外源性栓子堵塞肺动脉主干,或者肺动脉分支引起的肺循环功能障碍的临床综合症,发病率仅次于高血压等疾病,死亡率高居第三位,因其高发病率和高风险性,近年来被越来越多的关注。肺栓塞的诊断主要是通过肺动脉造影技术,由专业医生查看CTPA影像,人工分割影像中的肺栓塞,基于分割结果和肺栓塞的位置判断患者的肺栓塞阻塞程度,评定患者的风险等级。该过程耗时耗力,给医生很大的工作负担,因此,研究CTPA影像中自动分割肺栓塞的方法,有重要的意义。本文就肺栓塞图像的特点,基于深度学习等相关技术,开展图像分割方面的相关研究,主要研究内容如下:（1）在研究深度学习的相关理论的基础上,实现了基于全卷积神经网络的肺栓塞图像分割方法,该方法中,引入Dice Loss来解决训练数据集类别不均衡的问题,在分析FCN-32s,FCN-16s,FCN-8s的网络结构特点及分割精度差异后,探讨了提高网络分割精度的改进方法和策略,为后续的改进奠定了基础。（2）实现了基于U-net的肺栓塞图像分割方法,结合迁移学习的基本理论,通过模型迁移的方法,有效的提升了 U-net的分割精度。同时,为克服Dice Lo... 

【文章来源】：北京化工大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：91 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１四种常见类型激活函数??Ｆｉｇ．２－１?Ｆｏｕｒ?ｃｏｍｍｏｎ?ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ?ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ??２．２．６损失函数??，，，

图２－２?ＶＧＧ１６的网络结构??Ｆｉｇ．２－２?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＶＧＧ１６??

图２－３全卷积神经网络ＦＣＮ的结构图??Ｆｉｇ．２－３?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?Ｆｕｌｌｙ?Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ?Ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ??

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3232850