【摘 要】
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脑微出血(Cerebral microbleeds,CMBs)是脑小血管病、认知功能障碍等疾病的出血性影像学标志物和重要诊断标志物。可靠的检测出脑组织中CMB的位置和数量对于相关疾病的诊断和防治至关重要。在临床中,常规的CMB检测主要依靠医生从医学影像中手动标注,该过程费时费力且结果重复性差。目前存在一些利用各种影像处理技术开发的CMB自动检测方法。早期方法大多基于形状和强度等人工提取的简单特征,
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脑微出血(Cerebral microbleeds,CMBs)是脑小血管病、认知功能障碍等疾病的出血性影像学标志物和重要诊断标志物。可靠的检测出脑组织中CMB的位置和数量对于相关疾病的诊断和防治至关重要。在临床中,常规的CMB检测主要依靠医生从医学影像中手动标注,该过程费时费力且结果重复性差。目前存在一些利用各种影像处理技术开发的CMB自动检测方法。早期方法大多基于形状和强度等人工提取的简单特征,结合传统的机器学习方法进行检测。因CMB尺寸小、特征复杂,传统方法的检测效果并不理想。后来有学者提出利用深度学习进行CMB检测,效果较之前的检测方法有了较大提升,但由于传统的浅层神经网络对第三维的空间信息利用不足,提取3D特征的能力有限,在检测精度以及时间性能上仍然存在局限性。3D神经网络是更好的解决方案,它更符合图像的特性,能够获得第三维度的空间信息。本文在充分学习神经网络原理及应用的基础上,采用一种基于3D神经网络的两阶段级联检测框架,分别实现对磁共振图像数据中CMB的整体筛选和精确识别。首先,在第一阶段通过搭建3D全卷积神经网络来实现快速、高效的大规模筛选,排除大量的背景区域和明显的非CMB区域,挑选出具有高概率的CMB候选区域;然后在第二阶段,利用3D AlexNet提取CMB的复杂空间特征,从第一阶段挑选出的候选区域中区分出真正的CMB和假阳性样本。同时也进行了网络模型的优化,在模型结构中加入批归一化层,实现对输入每一层网络的数据分布的归一化操作,从而加快训练网络收敛,泛化网络模型,能够有效缓解深层网络中普遍存在的“梯度弥散”问题,在提升精确度的同时也改善了模型的性能。并且对不同尺寸输入块下的检测精度进行对比实验,找出能够获得最佳检测效果的输入块大小。最后通过与机器学习分类方法以及传统卷积神经网络方法的实验结果进行比较,验证了本文方法能够实现磁共振图像中CMB的自动检测,有效提高了检测灵敏度和精确度,并且能够减少所获假阳性样本的数量。
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