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文檔簡介
1、隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的廣泛應(yīng)用,醫(yī)學(xué)圖像分析方法的研究也得到了越來越多的關(guān)注。穩(wěn)定與準(zhǔn)確的前列腺組織分割對(duì)異常組織病理結(jié)構(gòu)分析,實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)早期輔助診斷,擬定治療方案,完成手術(shù)執(zhí)行及治療效果跟蹤等方面都具有重要意義。前列腺組織的解剖結(jié)構(gòu)形狀,位置以及大小會(huì)因不同的個(gè)體而有所不同,即使是同一個(gè)體的不同時(shí)期,這些組織的解剖信息也會(huì)存在一些差異。在磁共振圖像中,會(huì)普遍存在著因成像裝置與病人特異性共同作用而產(chǎn)生的偏移場現(xiàn)象,以及圖像的低分辨率現(xiàn)象。由
2、于場偏移效應(yīng)、噪聲、組織不規(guī)則運(yùn)動(dòng)、以及低分辨率的影響,不同組織器官間的成像邊界較為模糊。因此,準(zhǔn)確有效的前列腺組織自動(dòng)或半自動(dòng)分割仍是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
在此背景下本文開展了針對(duì)醫(yī)學(xué)應(yīng)用的圖像增強(qiáng)方法與前列腺組織分割方法的研究,并取得了如下研究成果:研究了基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像超分辨率重建算法、基于直方圖統(tǒng)計(jì)分析的磁共振圖像偏移場校正算法、結(jié)合形狀先驗(yàn)與變分水平集的前列腺組織分割方法等。本文的主要研究內(nèi)容如下:
3、> (1)針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中普遍存在的低分辨率問題,本文研究了一種基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建方法?;谕ㄓ玫膱D像退化模型,利用淺層網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)端到端映射,獲取高分辨率圖像的評(píng)估。使用重建的高分辨率圖像與原始高分辨率圖像的均方差作為網(wǎng)絡(luò)模型的監(jiān)督函數(shù),來保證訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的有效性。通過隨機(jī)線性修正單元解決網(wǎng)絡(luò)中過壓縮問題。使用Nesterov's加速梯度方法來加速耗散函數(shù)的收斂同時(shí)避免優(yōu)化過程中的震蕩。
(2)為解決磁共振圖像中因成像
4、裝置與病人特異性共同作用而產(chǎn)生的偏移場現(xiàn)象,本文提出基于統(tǒng)計(jì)直方圖分析的偏移場調(diào)和逼近方法?;趶V泛使用的磁共振圖像模型,構(gòu)造一個(gè)能量函數(shù),從而將偏移場校正任務(wù)轉(zhuǎn)化成能量函數(shù)的最小化問題。再通過把真實(shí)組織的物理特性表達(dá)到能量函數(shù)中,然后利用函數(shù)優(yōu)化算法完成能量函數(shù)的最小化,從而實(shí)現(xiàn)偏移場的校正。
(3)針對(duì)前列腺組織分割中的變化外形、不確定的位置以及弱邊界問題。本文提出一種基于變分水平集模型的分層方案來實(shí)現(xiàn)組織分割。首先利用組
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