基于超声图像的肝脏智能识别与弥漫性疾病诊断

发布时间：2021-01-23 16:36

　　肝脏弥漫性疾病在全球范围内发病率逐年增加,肝组织活检是诊断该疾病的金标准,但是由于其侵入性和创伤性导致患者依从性较差。超声检查是当前广泛使用的肝脏弥漫性疾病诊断方法,但是利用超声成像设备获取图像并诊断病情需要医师有多年临床经验,且带有一定主观性。一种基于超声图像的端到端的肝脏弥漫性疾病智能诊断系统,即一种可在无临床超声医生参与的情况下,实现肝脏的智能识别与弥漫性疾病诊断的系统,是智能医疗发展的必然方向。为了实现这个目标,本文在基于超声图像的腹部器官分类、腹部器官精确的分割定位以及肝脏弥漫性疾病诊断这三个方面进行了研究,具体包括以下几部分工作。首先,在腹部超声图像分类方面,在7230张标记好的6种腹部器官（11类截面）的超声图像数据集上,本文基于稠密连接原理搭建了深层Dense Net,并修改网络使之准确率不变而模型缩小近三倍,以提高分类算法的实时性,节约显存占用,进一步应用迁移学习的方法提升了网络性能,最终分类准确率可达83.4%。在该部分本文还对深度学习提取特征的方式以及可解释性做了探究。其次,在腹部器官精确的分割定位方面,本文修改了U-Net,添加了BN层与补齐,分割效果相比原始的... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

腹部超声图像示例

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文分提取特征的方式同样能够用在其他部分上。权值共享是将上文中局部一小块区域的计算看做一个提取特征的方式，与图像位置无关。在图 2-1，展示了权值共享的过程，每个节点连接图像的不同区域，但这些不同连接权值是一样的，可以理解成局部感受野是一个滑动窗口，按照指定图像上滑动并进行卷积操作，也就是对整张图像提取了特征。卷积神经网络通过上述的局部感受野以及权值共享措施，削减了很多数，但是副作用是没有充分的提取特征。权值共享中每一个窗口滑动一一个卷积核，生成一个下一层的特征图，那么可以设定多个卷积核，来的角度与层次提取特征，图 2-2 展示了多种卷积核的过程，每种颜色代卷积核。

算看做一个提取特征的方式，与图像位置享的过程，每个节点连接图像的不同区域的，可以理解成局部感受野是一个滑动窗行卷积操作，也就是对整张图像提取了特通过上述的局部感受野以及权值共享措施是没有充分的提取特征。权值共享中每一成一个下一层的特征图，那么可以设定多取特征，图 2-2 展示了多种卷积核的过程-1 (a)图像神经元全连接 (b)局部感受野 (c)权值

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：2995544