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基于深度学习的主动脉夹层图像分割和检测方法研究

基于深度学习的主动脉夹层图像分割和检测方法研究

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作者：程俊龙新疆大学

学位级别：硕士

主动脉夹层(Aortic Dissection,AD)是一种危险的心血管疾病,其形成原因是血液从主动脉内膜裂口流入主动脉壁,使动脉壁分离为真腔和假腔两个区域。任何的延误治疗或误诊都会加重主动脉夹层患者病情,甚至导致患者死亡。临床上通常采用影... 详细信息

主动脉夹层(Aortic Dissection,AD)是一种危险的心血管疾病,其形成原因是血液从主动脉内膜裂口流入主动脉壁,使动脉壁分离为真腔和假腔两个区域。任何的延误治疗或误诊都会加重主动脉夹层患者病情,甚至导致患者死亡。临床上通常采用影像学检查方法对主动脉夹层进行诊断,例如磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)方法、经胸超声心动图(Transthoracic Echocardiogram,TTE)方法和CT血管造影(CT Angiography,CTA)成像方法等。CTA成像速度快、后处理功能强大,只需要对注射造影剂的主动脉区域进行CT扫描即可,是目前临床和急诊情况下的首选方法之一。由于主动脉夹层的临床表现复杂,并且基层医师对该病认识不足,所以容易造成漏诊和误诊。主动脉夹层图像自动分割可以使医务人员快速、清晰的定位到主动脉病灶区域,忽略非病灶区域的干扰,从而进一步实现主动脉夹层的辅助检测。本文以深度学习相关技术为基础,提出了三种基于深度学习的主动脉CTA图像(Aortic CTA)分割算法,并实现主动脉夹层图像检测。具体工作如下:(1)针对公开主动脉图像数据集匮乏的问题,通过收集其他多种类型的生物医学图像数据集,在此基础上构建可迁移的深度学习模型。结合主动脉夹层患者图像及对照组图像,建立主动脉CTA图像数据集,为进一步研究主动脉夹层图像分割和检测奠定了资源基础。(2)提出了基于全卷积注意力网络(Fully convolutional attention network,FCANet)的图像分割算法,该算法能够有效聚合生物医学图像中远近距离的上下文信息。FCANet在带有扩张策略的Res2Net中加入空间和通道两种类型的注意力模块。利用空间注意力模块来聚合每个空间位置的特征,使相似的特征在空间尺度上相互促进;通道注意力模块用于强调任意两个通道图之间的依赖性;最后,将两种类型注意力模块的输出特征加权求和,保留远近距离的特征信息,使生物医学图像分割更加精准。在三个公开的生物医学图像数据集上对FCANet的有效性进行了验证,并将该算法迁移到Aortic CTA数据集中实现主动脉CTA图像真腔区域的分割。(3)提出了基于CTA图像的主动脉夹层分割和检测算法,该算法能够提高主动脉夹层疾病的检测效率,同时避免手工特征不适用于相似病灶的其他数据集的问题。构建基于U-Net的语义分割架构,并将其应用于Aortic CTA数据集中,实现主动脉真腔区域的自动分割;对分割之后的图像进行主动脉圆度分析获得切片级别的检测结果;定义阈值并汇总所有切片级别的结果,进一步获得患者级别的检测结果。所提算法在1000幅测试图像上实现了89.60%的敏感度和86.80%的特异性,总运行时间为1分47秒,平均每张切片图像所用时间为107毫秒,检测每例患者的平均时间为5.35秒。(4)提出了基于双向密集U型网络(Dual dense u-structure network,DDU-Net)的图像分割算法,该算法具有较强的泛化能力。DDU-Net算法由两个编码器和一个解码器结构组成:第一个编码器使用预先训练的Dense Net-121作为固定特征提取器;第二个编码器采用了与第一个编码器相似的网络结构,从头搭建并训练。两个编码器都尝试对输入图像进行信息编码,每一层都以前馈的方式直接连接到后一层。在解码器中,设计了一种适合双编码器结构的上采样路径,该路径通过密集连接卷积(Densely connected convolutional)使网络深度更深,并融合两个编码器学习到的从低级到高级的语义特征。实验结果表明,DDU-Net在主动脉CTA图像、皮肤癌图像、细胞核图像和肺部图像分割方面优于基准的U-Net和最先进的(State-of-the-art,SOTA)分割算法。

关键词：主动脉CTA图像数据集生物医学图像分割全卷积注意力网络主动脉夹层图像检测双向密集U型网络

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