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基于深度信任网络的脑肿瘤提取方法的研究与实现

基于深度信任网络的脑肿瘤提取方法的研究与实现

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作者：李雪瑞电子科技大学

学位级别：硕士

脑肿瘤疾病的高发病率和多发性引起了人们对这一类疾病的高度重视,所以对于这方面的研究意义重大。随着计算机辅助医疗诊断在医学领域的广泛使用,对于脑肿瘤的精确分割成为脑肿瘤疾病辅助诊断的关键步骤,它能够为临床医生和研究人员提... 详细信息

脑肿瘤疾病的高发病率和多发性引起了人们对这一类疾病的高度重视,所以对于这方面的研究意义重大。随着计算机辅助医疗诊断在医学领域的广泛使用,对于脑肿瘤的精确分割成为脑肿瘤疾病辅助诊断的关键步骤,它能够为临床医生和研究人员提供肿瘤的大小、位置以及病变类型等有效信息,同时精确的定位脑肿瘤和直观的脑肿瘤病理分析,使得脑肿瘤疾病的治疗方案具备可靠的依据。在目前的临床诊断过程中,很大程度上都是依靠临床医生的经验来人工的手动分割脑肿瘤,这种方法容易受主观判断的影响且结果准确度不高。因此在本论文中提出了一个自动高效的脑肿瘤提取方法。近年来,多种深度学习方法在医学图像领域的使用为论文所提出模型提供了理论和技术支持。在本文中,首先介绍了目前深度学习在医学图像处理方面的相关研究,然后结合深度信任网络的基本思想和分类特性来引入本文的关键技术,并以此为支撑提出了基于深度信任网络的脑肿瘤提取模型。该模型由脑图像的预处理、基于深度信任网络的脑肿瘤分割和脑肿瘤提取三个部分构成。每一部分的主要研究内容如下:1)针对不同数据源和多种格式的数据做了图像预处理,这一处理过程主要包括图像配准颅骨剥离、图像降噪以及图像增强三个方面,并且对每一方面的相关技术进行研究总结。预处理后的脑图像解决了多数据源和不同数据格式图像的差异性问题,使得实验结果能够横向对比。2)利用深度信任网络的优秀的分类特性,将对脑肿瘤的分类问题转化为分割操作,并经过映射后得到初步的脑肿瘤提取结果。3)根据初步提取的脑肿瘤的结果不同类型做相应的后处理得到最终的精确提取结果。在该模型的基础上,通过在华西临床mri数据和公开数据集BRATS上的实验进行验证,表明该论文中所提出方法的有效性。提取结果在定性和定量分析的基础上,还与相关领域的论文和实验做了结果对比,也证明了该模型在对于脑肿瘤提取方面取得了较好的效果。

关键词：计算机辅助医疗诊断深度信任网络脑肿瘤提取临床mri BRATS

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