基于深度学习的左心房分割算法研究

发布时间：2024-02-29 00:41

　　心房颤动使人体容易形成血栓,造成血管堵塞,增加心脏衰竭和中风的概率,导致更高的发病率和死亡率。对心房的解剖结构缺乏更深入的了解是心房颤动临床治疗效果不佳的重要原因。虽然通过手动分割图像能重建心房以探索其结构,但需要专业的领域知识与大量的人力成本。因此,利用计算机智能化分割医学图像中的心房以辅助医生治疗心房颤动有重大意义。本课题的主要研究内容是基于深度学习对MRI图像中的左侧心房实现全自动分割。论文的主要算法共分为两部分,第一部分研究一种双U结构的嵌入式模型,先利用残差思想构造U形上、下采样模块,将其作为模型的编码器与解码器,然后互连模块以形成多条从输入到输出的路径,增加模型的信息传输能力。在测试集上的性能对比说明该算法能有效提高模型的分割准确率。第二部分提出将注意力机制引入编码器-解码器结构的模型,包括使用全局平均池化的位置注意力模块提升模型捕获上下文特征的能力,使用通道注意力模块强弱化对特征图通道的选择以及二者组合形成的混合模块获取混合特征。最后,引入一个边界分割网络辅助分割以提升模型对左侧心房边界像素的分类能力。此外,多路径结构为模型的训练阶段引入两种类型的加权平均损失函数,提升训...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1人体心脏三维模型解剖图

图1-1人体心脏三维模型解剖图[5]腔的各个组织器官如图1-1所示。左心房与左心室、肺静本作用包括通道功能，收缩功能和储备功能。通道功能是中期，左心房将血液从肺静脉送入左心室；收缩功能是指收缩，为左心室提供血液；储备功能是指左心室收缩期充此外，心房结构直接维持了人体心房的....

图1-2关注区域的细化识别示例

a)人识别花朵b)鸟的精细化识别图1-2关注区域的细化识别示例的研究早期，科研人员尝试利用大脑的成像机制来设计注意力机制的数学算法2001年的论文《COMPUTATIONALMODELLINGOFVISUALATTENTION34]，讨论了如何用生物学知识进行注....

图1-3本文总体结构安排第一章为绪论介绍

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文习来进行训练。割本质属于图像中像素的逐个分类。综上所述，对神经网增强类别之间的差异性，降低不同语义对象的错误识别分割，引入注意力机制会是一种很好的选择。来源来源于国家重点研发计划《高可信强智能的心脑血管疾案》（项目编号2017YFC0113000）....

图2-1实验数据描述图

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第2章左心房图像数据预处理和分割算法2.1实验数据来源2018年，心脏统计图集和计算模型（StatisticalAtlasesandComputationalModelingoftheHeart，STACOM）研讨会举办了一场左....

本文编号：3914222