基于深度学习的前列腺MR图像分割算法研究

发布时间：2024-02-13 19:22

　　前列腺癌是全世界常见的男性癌症之一,MRI技术在前列腺疾病的诊断和治疗中扮演着至关重要的角色。由于前列腺组织具有形态各异和边界模糊的特点,使得传统算法在处理前列腺分割时存在诸多限制和缺陷。此外,传统的手动分割方法需要大量时间和人力,且容易出现不一致性和主观性等问题。近年来,基于深度学习的算法在医学图像自动分割领域获得了显著的进展。本文旨在基于深度学习对前列腺MR图像分割方法进行研究,主要内容和创新工作如下:1)针对传统的深层分割神经网络存在的梯度消失和过分割问题,提出一种CC-Res-UNet网络。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡算法对前列腺图像进行处理,增强信息的可检测性。然后,通过将残差机制引入到经典UNet网络中,减少因神经网络层数加深而导致的梯度消失的风险。此外,针对前列腺MR图像中存在的过分割问题,在传统分割网络的编码器和译码器间引入一种具有分类引导功能的校正模块,以减少假阳性预测,缓解分割网络对不含前列腺组织图像的过分割问题。2)为增强网络的特征表达能力和实现多尺度语义信息的融合,提出一种Inception A-Dense-UNet网络。首先,将密集连接思想引入到UNe...

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图2.12U-Net模型

第二章图像分割和深度学习理论知识21图2.12U-Net模型Fig2.12ThemodelofU-Net2.4本章小结本章首先介绍了图像分割相关的理论知识，包括对传统图像分割方法的分类以及分割任务中常用评价指标的介绍。之后对深度学习相关原理以及经典的基于深度学习的图像分割算法做了....

本文编号：3897077