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基于改进U型网络的前列腺MR图像分割及其三维重建

基于改进U型网络的前列腺MR图像分割及其三维重建

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作者：王春萍河北大学

学位级别：硕士

随着生活节奏的加快,工作压力的增加,前列腺癌发病率呈逐年上升趋势,早期的筛查诊断对前列腺癌的治疗及预后显得尤为重要。核磁共振(Magnetic Resonance,MR)成像技术是目前辅助诊断前列腺癌的主要方法之一,但是前列腺在整个盆腔成像中... 详细信息

随着生活节奏的加快,工作压力的增加,前列腺癌发病率呈逐年上升趋势,早期的筛查诊断对前列腺癌的治疗及预后显得尤为重要。核磁共振(Magnetic Resonance,MR)成像技术是目前辅助诊断前列腺癌的主要方法之一,但是前列腺在整个盆腔成像中占比小,其周围脏器较多,且MR成像序列复杂,不利于医生的诊断及治疗,所以通过图像分割的手段,将前列腺从二维的序列图像中分割出来进行三维重建,显示出立体图形,便于医生针对患者制定更为精准的诊疗计划。本文旨在提升前列腺分割算法的精度,改善重建效果,其主要工作如下:(1)在前列腺MR图像分割方面,针对前列腺在MR成像区域中占比小,边界模糊且周围脏器较多导致分割精度低的问题,本文提出了一种改进的U-Net网络。在编码器-解码器结构中加入残差模块及密集网络,构成密集残差模块,缓解了深层网络的退化及梯度消失问题,有效提高了模型稳定性和准确性;在跳跃连接结构中加入注意力模块,使网络模型着重关注前列腺区域,解决前列腺边界特征不明显导致的分割效果差或漏检问题,提升了模型预测能力;在网络训练过程中引入混合损失函数,加快了模型收敛速度,减少了网络运行时间。通过在公开数据集Promise12进行对比实验,结果表明,本文所改进的网络模型在DSC和HD系数中分别提升了1.244%和1.6%。(2)在前列腺MR图像三维重建方面,针对重建图像表面由于二义性存在空洞现象,本文提出了一种基于边增长的移动立方体(Marching Cubes,MC)算法。该算法首先提取种子三角形,生长这些种子三角形,然后重建整个三维模型,根据生长边的位置,提出了17种带有等值面的拓扑结构;针对在三维重建过程中,存在重建速度慢的问题,本文提出了使用三段插值法进行重建。在保证重建精度的前提下提高计算效率,使得三维重建技术更加实用和高效。结果表明,本文所提重建方法在三角面片数量及重建速度上分别提升了2.54%和4.84%,改善了重建表面空洞现象且提升了重建速度。

关键词：深度学习医学图像分割三维重建增长边

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医学断层图像三维重建面绘制算法的研究

医学断层图像三维重建面绘制算法的研究

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作者：段正华哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

医学断层图像的三维重建作为一种提供生物组织三维模型的技术手段,一直以来深受人们的重视。在医学应用上,三维重建不仅能够提供三维模型,还能展示三维模型的空间位置。通过人机交互医生能够很方便的进行病症诊断和手术规划。三维重建... 详细信息

医学断层图像的三维重建作为一种提供生物组织三维模型的技术手段,一直以来深受人们的重视。在医学应用上,三维重建不仅能够提供三维模型,还能展示三维模型的空间位置。通过人机交互医生能够很方便的进行病症诊断和手术规划。三维重建算法主要分为面绘制和体绘制,本文主要对面绘制算法进行研究。MC算法作为一种应用最广泛的面绘制算法,因它存在二义性,重建的三维模型有可能存在孔洞,通常需要再对MC算法进行改进。本文基于MC算法的原理提出了一种基于边增长的三维重建面绘制算法。该算法先通过选取种子三角形,然后以种子三角形的边为增长边进行增长重建。种子三角形主要来自拓扑构型1生成的三角形;根据增长边的位置、立方体顶点灰度值和阈值,本文确定了增长过程中的17种基础拓扑构型。在整个算法三维重建的插值上,提出了一种三段插值法,该方法具有较好的插值效率和重建精度。同时,整个算法拥有一个队列用于存储增长边信息,两个数组记录各个立方体体素的处理信息和增长信息。本文采用了C++语言和VTK对算法进行了程序实现,通过程序生成的三维模型验证了算法的二义性,验证结果表明该算法重建的三维模型不存在因二义性生成的孔洞。此外,将本文算法和Masala改进的MC算法进了对比,结果表明在重建模型的三角面片数量上本文算法始终要少;在只需要三维模型主轮廓时,本文算法重建的模型质量要优。最后,本文基于VTK和QT搭建了一个三维重建系统,在系统的应用时,可以通过界面对种子区域进行设定,来重建与种子相连接的三维模型。

关键词：三维重建面绘制种子增长边

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