基于卷积神经网络的肝脏分割算法研究

发布时间:2022-01-23 00:41
  肝脏医学图像的精准分割是辅助医生对肝脏病症患者进行疾病诊断,形成准确的术前规划,术中指导,术后评价的重要前提,对临床手术起着很重要的指导作用。近些年来,肝脏分割算法的研究虽然得到了较大的发展,但是仍然面临一些亟待解决的难题,因此研究一种可以在临床上应用准确、适用性强的肝脏分割算法显得尤为重要。本文以图像处理、模式识别、机器学习理论为基础,以肝脏图像的自动、精准分割为目标,重点研究了分水岭算法、深度卷积神经网络在肝脏分割中的应用,实现了对肝脏图像自动精准的分割。并对具有复杂轮廓的肝脏图像实现了交互性分割,主要工作归结如下:(1)以经典的U-net为基础,结合分水岭算法,提出了一种基于分水岭修正与U-net的肝脏分割算法,主要解决全卷积神经网络在分割背景复杂、肝脏边界较模糊的肝脏影像数据容易错失位置信息的问题。该算法利用U-net将浅层特征和深层语义特征相融合进行分层学习的优势,得到肝脏图像的初始分割结果,并在此基础上结合分水岭算法对弱边缘响应良好的特点,根据修正条件对初始分割结果进行判断,进而利用分水岭形成的超像素块对其进行修正,输出最终的肝脏分割结果。通过在3DIRCADb和DataA... 

【文章来源】:陕西科技大学陕西省

【文章页数】:87 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于卷积神经网络的肝脏分割算法研究


图2-1腐蚀操作示意图??

示意图,闭运算,示意图,开运算


?陕西科技大学硕士学位论文???5b?m??结构A?结构B?结构A膨胀后??图2-2膨胀操作示意图??Fig.?2-2?The?schematic?diagram?of?dilating??(2)开运算与闭运算(Opening?and?Closing):??开运算是先进行腐蚀再进行膨胀,其作用是用来消除小对象,在纤细出分离目标对??象,平滑较大物体边界的同时并不明显改变其面积。B对A的膨胀是所有位2的集合。??记A与B开运算为A〇B,定义为公式(2-3)。??AcB=(AOB)十?B?(2-3)??开运算的运算原理如图2-3所示:??HM?WfffM??圓丨l_??开操作前?开操作-腐讨操作(绿色)开操作-膨胀操作(绿色+黄色)??图2-3开运算搮作示意图??Fig.?2-3?The?schematic?diagram?of?opening??闭运算是先进行膨胀再进行腐蚀,其作用是填充目标区域内的细小空洞,连接临近??目标,并平滑边界。记A与B闭运算为A*B,定义为公式(2-4)。??A?B=(A?B)0B?(2-4)??闭运算的运算原理如图2-4所示:?????Hp??开操作前?闭操作-膨胀操作(绿色+红色)闭操作-腐蚀操作(黄色)??图2-4闭运算操作示意图??Fig.?2-4?The?schematic?diagram?of?closing??通过以上四种形态学的基本知识可以生成许多其它形态学运算,为后续的应用奠定??理论基矗数学形态学具有计算量孝运算简单可以并行运算的特点,现如今已经成为??图像处理的重要研宄领域,在图像分割上也得到了广泛的应用。分水岭算法是一种经典??的

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【参考文献】:
期刊论文
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[3]基于序列间先验约束和多视角信息融合的肝脏CT图像分割[J]. 彭佳林,揭萍.  电子与信息学报. 2018(04)
[4]基于全卷积神经网络的肝脏CT影像分割研究[J]. 郭树旭,马树志,李晶,张惠茅,孙长建,金兰依,刘晓鸣,刘奇楠,李雪妍.  计算机工程与应用. 2017(18)
[5]结合先验稀疏字典和空洞填充的CT图像肝脏分割[J]. 王雪虎,杨健,艾丹妮,王涌天.  光学精密工程. 2015(09)
[6]基于最优值搜索框架的CT序列图像肝脏分割[J]. 李登旺,王杰,陈进琥,李洪升.  计算机学报. 2016(07)
[7]基于先验信息水平集方法的肝脏CT序列图像自动分割[J]. 赵于前,闫桂霞,徐效文,邹润民.  中南大学学报(自然科学版). 2015(04)
[8]改进的Fast Marching肝脏分割方法[J]. 宋晓,黄晓阳,王博亮.  信号处理. 2014(06)
[9]基于先验形状信息核图割模型的肝脏分割方法[J]. 罗清,林伟,秦文健.  计算机工程与设计. 2014(06)
[10]基于层次上下文活动轮廓的三维CT肝脏图像分割[J]. 吉宏伟,何江萍,杨新.  生物医学工程学杂志. 2014(02)

硕士论文
[1]基于改进FCN的CT肝脏影像自动分割算法研究[D]. 张杰妹.南昌航空大学 2019
[2]特定医学图像分割算法研究及可视化系统的设计与实现[D]. 丁新辉.河南大学 2019



本文编号:3603237

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