基于深度卷积神经网络的胰腺器官CT影像分割算法研究

发布时间：2024-02-28 04:21

　　通过计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)技术,可以获取大量多视角、多方位的腹部CT影像。基于腹部CT影像实现精准的胰腺器官分割是计算机辅助系统进行疾病诊断、医学影像分析、肿瘤消融手术规划的前提和关键步骤。但是,腹部CT影像中相邻器官间模糊的边界与高灰度相似性等特点,以及在不同病人之间胰腺器官的位置、形状、大小的差异性,为胰腺器官分割带来一定的挑战。深度卷积神经网络在图像分割领域的出色表现展示了其超强的学习能力,为胰腺器官分割提供了新的研究思路。因此,本文围绕着基于深度卷积神经网络的胰腺器官分割展开了以下研究工作:(1)胰腺器官在CT切片中有非常不同的尺度和形状,需要合适大小的感受野才能实现精准的分割结果。因此本文使用k U-Net网络,通过两个U-Net子网络在不同尺度的CT切片上协作,完成CT切片内部的多尺度上下文信息提取。另一方面,医学CT影像中,上下层切片之间具有空间连续性,即相邻切片之间存在空间上的序列上下文信息。因此本文在使用k U-Net网络提取切片内部上下文信息的基础上,进一步设计了双向卷积门控循环网络(Bi-Directional Convol...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1不同病人的正常胰腺器官CT影像

西北大学硕士学位论文6性（图1）以及相邻器官间模糊的边界和高灰度相似性等特点，为其自动分割带来一定的挑战，因此目前胰腺器官分割效果仍然比较有限。相比于腹部其他器官的分割效果，如肝脏，胆囊等，胰腺器官分割的准确性仍然具有较大的提升空间。总体而言，上述胰腺器官分割的研究工作，大多数都....

图2医学腹部CT影像数据示例

西北大学硕士学位论文10例病人的CT影像数据，但是在实际中，一例病人的CT影像数据往往由几百张这样的切片组成，切片数量越多，每张切片代表的厚度越薄，这样CT影像中包含的人体组织信息也越丰富。图2医学腹部CT影像数据示例在一例CT影像数据中，相邻切片之间具有很强的空间连续性，如图3....

图3一例CT影像数据中相邻的三张切片

西北大学硕士学位论文10例病人的CT影像数据，但是在实际中，一例病人的CT影像数据往往由几百张这样的切片组成，切片数量越多，每张切片代表的厚度越薄，这样CT影像中包含的人体组织信息也越丰富。图2医学腹部CT影像数据示例在一例CT影像数据中，相邻切片之间具有很强的空间连续性，如图3....

图6C-GRU网络架构图

第二章基于切片上下文信息的级联神经网络的胰腺器官分割算法132D切片在不同尺度下的内部上下文信息特征，在此基础上，后续的RNN子网络就可以将注意力集中在提取2D切片的空间连续序列信息上。2.3级联kU-Net网络和BDC-GRU网络的胰腺器官分割算法通过kU-Net网络提取切片内....

本文编号：3913468