MRI脑影像的深度卷积网络分割和三维可视化

发布时间：2017-03-24 22:01

  本文关键词：MRI脑影像的深度卷积网络分割和三维可视化，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着医学成像技术的发展,各种影像已经成为医学诊断中的重要一部分,为医生分析疾病提供了科学的实际依据。成像技术的提高带来了更高分辨率、更多功能的影像数据,而这也使得如何挖掘影像中包含的有价值数据信息,帮助医生更加便捷的做出诊断受到科研人员的关注。这些方法中就包括影像的自动分割和三维可视化。目前,影像分割方面已有许多算法提出,其中包括了很多经典图像分割算法,同时也取得了不错的成绩。三维可视化可将常见的二维影像数据转换为三维影像数据,因此也在医疗领域得到了广泛的应用。本文的主要工作是搭建了一个深度卷积网络,用其进行核磁共振(MRI)脑影像的分割,然后对分割的结果进行断层重建,并将其立体显示。本文首先对MRI和深度学习的发展进行介绍,说明了对MRI影像进行分割的重要性。之后依据现有的深度卷积架构,提出了一个用于分割MRI脑成像的架构。然后利用深度学习框架Caffe将其搭建,并对其分割效果进行了分析。为了将分割结果进行立体显示,对现有的立体显示方法进行了概述,其中重点描述了颜色分离立体显示技术的实现。最后,对开源平台ImageJ及其插件Volume Viewer进行二次开发,使其具备红青立体显示功能,并将深度卷积网络分割的影像用其进行立体显示。
【关键词】：核磁共振脑影像 图像分割 深度卷积网络 立体显示
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R445.2;R338
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 论文研究背景9-10
• 1.2 论文研究的目的和意义10
• 1.3 研究现状概述10-12
• 1.4 发展趋势12-13
• 1.5 论文的组织结构13-14
• 第2章 深度卷积网络及深度学习框架14-30
• 2.1 深度学习14-16
• 2.1.1 机器学习的问题14-15
• 2.1.2 深度学习的发展及现状15-16
• 2.2 卷积神经网络16-17
• 2.3 反向传播学习算法17-18
• 2.4 深度卷积网络中的常用方法18-25
• 2.4.1 校正线性单元18-20
• 2.4.2 GPU加速20-21
• 2.4.3 Dropout21-22
• 2.4.4 局部响应归一化22
• 2.4.5 权值初始化22-24
• 2.4.6 人工增大数据集24
• 2.4.7 并行运算24-25
• 2.5 深度学习框架25-28
• 2.5.1 数据形式及网络层25-26
• 2.5.2 网络架构文件26-27
• 2.5.3 网络参数文件27-28
• 2.6 网络求解28-30
• 第3章 核磁共振脑影像的深度卷积网络分割和三维重建30-52
• 3.1 深度卷积网络搭建30-34
• 3.1.1 起始模块30-31
• 3.1.2 卷积网络搭建31-34
• 3.2 训练数据库生成34-38
• 3.3 深度卷积网络训练38-39
• 3.4 深度卷积网络的图像分割效果测试39-42
• 3.4.1 测试数据来源39-40
• 3.4.2 测试数据预处理40
• 3.4.3 测试数据分割40-42
• 3.5 核磁共振脑影像三维重建42-44
• 3.6 结果分析44-52
• 3.6.1 测试数据分割效果分析44-46
• 3.6.2 起始结构层效果分析46-51
• 3.6.3 其他分割算法比较51-52
• 第4章 核磁共振脑影像的立体显示52-60
• 4.1 立体显示52-54
• 4.1.1 立体显示技术的原理52-54
• 4.1.2 立体显示技术的分类54
• 4.2 核磁共振成像的颜色分离立体显示54-60
• 4.2.1 立体像对的生成55-57
• 4.2.2 红青立体显示的软件实现57-60
• 第5章 总结和展望60-62
• 5.1 研究工作总结60
• 5.2 工作展望60-62
• 参考文献62-69
• 致谢69

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