基于深度学习的MRI脑肿瘤分类与分割方法研究

来源 :燕山大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:henry_lin08
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近年来,随着脑肿瘤疾病发病率和死亡人数持续上升,脑肿瘤疾病对人类的生命健康已经造成严重的危害,医生依靠个人经验来对脑肿瘤MRI图像进行诊断和分析,不仅效率较低还会导致人为的主观误判,因此提高计算机辅助手段对脑肿瘤诊断的效率和精确度成为脑肿瘤辅助诊断的研究热点之一。本文通过深度学习方法来进行脑肿瘤分类和分割算法的研究,构建有效的辅助诊断手段。具体工作如下:首先,针对传统方法中脑肿瘤分类效率低且由于数据量较少会导致过拟合的问题,构建了初始残差网络模型对脑肿瘤进行三分类。将残差结构融入到Inception模块中,使得网络结构在深度和宽度上不仅可以获取更多的特征信息,而且降低了梯度消失的风险。实验证明使用提出的初始残差网络模型对三种类别的脑肿瘤进行分类的准确性可以达到99%左右,达到了作为脑肿瘤分类的计算机辅助手段标准。其次,针对脑肿瘤高异质性和复杂结构所导致的误分割问题,构建了一种基于U-Net的2D脑肿瘤分割算法。将Dense Net网络中的Dense-Block融入到U-Net结构中,加强了不同连接块之间特征的传递和重用,使得高层次的语义信息和低层次的内容信息得到融合。同时将一种轻量级的注意力模块CBAM加入到U-Net的编解码结构,使用维度和空间注意力来关注有效特征区域。最后形成端到端的训练模型,在BraTS19数据集的2D切片上完成模型测试,验证算法有效性。最后,针对2D切片导致空间结构信息丢失进而造成的误分割问题,构建了一种基于V-Net的3D脑肿瘤分割算法。算法引入残差连接加快模型收敛,并且把上下采样的池化操作替换为卷积核为2的卷积;算法引入空洞空间金字塔池化模型,使用变膨胀率空洞卷积来获取更多尺度的上下文信息,使用重叠的切块操作来减少每个数据空间特征的损失。通过在BraTS19数据集上进行模型测试,可以较好的对脑肿瘤区域做出分割。
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